• 关于

    bp神经网络的概念

    的搜索结果
  • 中国人工智能学会通讯——一张图看懂BP算法 1.1 引言

    1.1 引言 神经网络是实现人工智能的重要途径之一。近年来,深度神经网络在语音识别、图像理解、自然语言处理、智能博弈、智能医疗等领域内的大数据问题上取得一系列重大突破,引起了人们对神经网络的极大兴趣,并引领人工智能蓬勃向前发展。反向传播(backpropagation,BP)算法是深度神经网络最基...

    文章 行者武松 2017-09-01 2017浏览量

  • BP人工神经网络的介绍与实现

    神经网络概念与适合领域 神经网络最早的研究是 40 年代心理学家 Mcculloch 和数学家 Pitts 合作提出的 ,他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。 神经网络的发展大致经过 3 个阶段:1947~1969 年为初期,在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则,如 MP 模型、...

    文章 ghost丶桃子 2016-05-20 2496浏览量

  • Python机器学习基础教程系列

    1、《Python机器学习基本概念》 2、《Python机器学习决策树算法》 3、《Python机器学习决策树应用》 4、《Python机器学习最邻近规则分类(KNN)算法理论》 5、《Python机器学习最邻近规则分类(KNN)算法实例》 6、《Python机器学习SVM支持向量机算法理论》 7...

    文章 晨曦美 2019-12-02 386浏览量

  • 【深度学习之美】损失函数减肥用,神经网络调权重(入门系列之六)

    更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一) 人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二) 神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三) “机器学习”三...

    文章 【方向】 2017-06-08 28260浏览量

  • 带你走进神经网络的“前世今生”

    摘要:提起神经网络,你会想到什么?关于深度学习,你又是否思考过其中的原理呢?从上个世纪四十年代神经网络诞生开始,到今天已经历经70多年的发展,这中间它又经历了什么?本文将带领大家走进神经网络的“前世今生”一探究竟。 本次直播视频精彩回顾,戳这里! 演讲嘉宾简介: 孙飞(花名:丹丰),阿里巴巴...

    文章 青衫染烟雨 2018-03-21 4955浏览量

  • 一文读懂神经网络(附PPT、视频)

    演讲嘉宾简介: 孙飞(丹丰),阿里巴巴搜索事业部高级算法工程师。中科院计算所博士,博士期间主要研究方向为文本分布式表示,在SIGIR、ACL、EMNLP以及IJCAI等会议发表论文多篇。目前主要从事推荐系统以及文本生成相关方面研发工作。 以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT整理而成。 本次的...

    文章 技术小能手 2018-03-26 2941浏览量

  • BAT资深算法工程师「Deep Learning」读书系列分享(一) | 分享总结

    雷锋网 AI 科技评论按:「Deep Learning」这本书是机器学习领域的重磅书籍,三位作者分别是机器学习界名人、GAN的提出者、谷歌大脑研究科学家 Ian Goodfellow,神经网络领域创始三位创始人之一的蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio(也是 Ian Goodfel...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 844浏览量

  • CNN卷积神经网络

    一、BP神经网络回顾 人工全连接神经网络 (1)每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的 (2)当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练               的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢 传统神经网络存在的问题: (1)权值太多,计算量太大 (2)权值太多,...

    文章 飞天小橘子 2018-05-26 1380浏览量

  • 深度学习的关键术语

    深度学习已经成为编程界的一股潮流,因为其在许多领域取得了令人难以置信的成功,使其在研究和工业领域广受欢迎。那么到底什么是深度学习呢?深度学习是应用深层神经网络技术:即利用具有多个隐藏层的神经网络结构来解决问题的过程。深度学习是一个过程,如数据挖掘,它采用深度神经网络架构,它是特定类型的机器学习算法...

    文章 【方向】 2018-03-19 3074浏览量

  • 转载 : 神经网络浅讲:从神经元到深度学习

      神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。   本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器...

    文章 巴洛克上校 2017-07-07 4049浏览量

  • MATLAB 数据分析方法(第2版)导读

    前言 自本书第1版出版以来,我们的社会已进入大数据时代,数据分析方法越来越受到人们的重视,许多学校选用了本书作为教材,并取得了良好的教学效果。同时分析数据的MATLAB软件也在不断地升级与更新,功能越来越强大、越来越智能化。为了让读者更好地学习与掌握数据分析方法,我们对第1版进行了修订。这次修订...

    文章 华章计算机 2017-05-02 1601浏览量

  • Tensorflow系列专题(四):神经网络篇之前馈神经网络综述

    目录:  ●  神经网络前言 ●  神经网络 ●  感知机模型 ●  多层神经网络 ●  激活函数 ●  Logistic函数 ●  Tanh函数 ●  ReLu函数 ●  损失函数和输出单元 ●  损失函数的选择 ●  均方误差损失函数 ●  交叉熵损失函数 ●  输出单元的选择 ●  线性单...

    文章 技术小能手 2018-11-02 2251浏览量

  • 神经网络基础知识笔记

    神经网络表示 神经元模型 神经网络从大脑的工作原理得到启发,可用于解决通用的学习问题。神经网络的基本组成单元是神经元(neuron)。每个神经元具有一个轴突和多个树突。每个连接到本神经元的树突都是一个输入,当所有输入树突的兴奋水平之和超过某一阈值,神经元就会被激活。激活的神经元会沿着其轴突发射信号...

    文章 墨航 2017-05-16 3794浏览量

  • 【深度学习之美】全面连接困何处,卷积网络见解深(入门系列之九)

    系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一) 人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二) 神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三) “机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(深度学习入门系列之四) Hello World感知机,懂你我心才...

    文章 【方向】 2017-08-01 19771浏览量

  • 【深度】“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质,Hinton说他要看1万遍

    本文讲的是“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质,Hinton说他要看1万遍,利用深度神经网络的机器已经学会了交谈、开车,在玩视频游戏和下围棋时击败了世界冠军,还能做梦、画画,帮助进行科学发现,但同时它们也深深地让其发明者困惑,谁也没有料到所谓的“深度学习”算法能做得这么好。没有基本的原则指引这些学习系...

    文章 技术小能手 2017-09-22 4306浏览量

  • 【深度学习之美】局部连接来减参,权值共享肩并肩(入门系列之十一)

    系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一) 人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二) 神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三) “机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(深度学习入门系列之四) Hello World感知机,懂你我心才...

    文章 【方向】 2017-08-06 23694浏览量

  • 【深度学习之美】山重水复疑无路,最快下降问梯度(入门系列之七)

    更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一)人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二)神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三)“机器学习”三重门,“中庸之道...

    文章 【方向】 2017-06-19 23187浏览量

  • CCAI | 人工智能的将来,是否就埋藏在大脑那些神经元突触间美妙的电信号中?

    我们曾经说过,在人工智能的研究中有一个流派,倾向于认为对大脑的恰当模拟会是制造出人工智能的关键,但事实上,直到今天我们对人脑的工作原理的了解仍然十分粗浅,更谈不上对它的精确模拟了。对大脑的研究、以及对以此为基础的人工智能的研究,早已脱离了单个学科可以应对的范畴,而需要多个学科领域之间的相互协作。或...

    文章 青衫无名 2017-08-01 849浏览量

  • 【直观梳理深度学习关键概念】优化算法、调参基本思路、正则化方式等

    引言 深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一,许多卓有建树的论文已经发表,而且已有很多高质量的开源深度学习框架可供使用。然而,论文通常非常简明扼要并假设读者已对深度学习有相当的理解,这使得初学者经常卡在一些概念的理解上,读论文似懂非懂,十分吃力。另一方面,即使有了简单易用的深度学...

    文章 技术小能手 2017-11-28 2157浏览量

  • 一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

    从广义上来说,NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看,这里的DNN应该特指全连接的神经元结构,并不包含卷积单元或是时间上的关联。 因此,题主一定要...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1689浏览量

  • 一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

    从广义上来说,NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元。但是如果说DNN特指全连接的神经元结构,并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此,如果一定要将DNN、CNN、RNN...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2449浏览量

  • 《短文本数据理解(1)》一1.2 短文本理解研究现状

    本节书摘来自华章出版社《短文本数据理解(1)》一书中的第1章,第1.2节,作者王仲远,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 1.2 短文本理解研究现状 1.2.1 短文本理解模型概述 本节根据短文本理解所需知识源的属性,将短文本理解模型分为三类:隐性(implicit)语义模型...

    文章 华章计算机 2017-05-02 3445浏览量

  • 独家 | 一文读懂优化算法

    一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点,其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程,遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想,禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程,神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧...

    文章 行者武松 2017-10-10 2075浏览量

  • 清华大学邓志东教授:国内研究氛围浮躁,原创性算法太少

    雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论按:自去年 3 月 AlphaGo 战胜李世乭后,人工智能「突如一夜春风来」地步入人们视线,业已成为家喻户晓的一个名词。目前,以深度卷积神经网络为核心,以计算机视觉、语音识别与自然语言处理为代表的人工智能产品已经步入全面开发与大规模产业化应用阶段。这一趋...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1177浏览量

  • 《 短文本数据理解》——1.2短文本理解研究现状

    本节书摘来自华章出版社《短文本数据理解》一书中的第1章,第1.2节,作者:王仲远 编著,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2短文本理解研究现状 1.2.1短文本理解模型概述本节根据短文本理解所需知识源的属性,将短文本理解模型分为三类:隐性(implicit)语义模型、半显...

    文章 华章计算机 2017-05-02 2042浏览量

  • 深度学习进化编年大事记

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 本文作者Andrew Fogg,可视化网页抓取网站Import.io的联合创始人。这篇文章阐明了人工智能、机器学习与深度学习的关系,进而讲述深度学习成长史,带你一文入门深度学习。 当你听到“深度学习”时,可以想象一个巨大的深度神经网络。“深度”指的是...

    文章 行者武松 2018-01-16 985浏览量

  • 从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)

    作者从神经网络简单的数学定义开始,沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后,本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外,本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。 I. 简介 本文是作者关于如何「训练」神经网络的一部分经验...

    文章 技术小能手 2017-12-18 2557浏览量

  • 《BI那点儿事》浅析十三种常用的数据挖掘的技术

    原文:《BI那点儿事》浅析十三种常用的数据挖掘的技术 一、前沿 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Pre...

    文章 杰克.陈 2014-12-02 959浏览量

  • 【深度学习之美】神经网络不胜语, M-P模型似可寻(入门系列之三)

    系列文章: 【深度学习之美】一入侯门“深”似海,深度学习深几许(入门系列之一) 【深度学习之美】人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(入门系列之二)   “那些在个人设备里,谦谦卑卑地为我们哼着歌曲的数字仆人,总有一天会成为我们的霸主!” ——A.I. winter   在前面的小节中,我们大致...

    文章 【方向】 2017-05-27 29777浏览量

  • 反向传播算法最全解读,机器学习进阶必看!

    目前网络上关于反向传播算法的教程已经很多,那我们还有必要再写一份教程吗?答案是‘需要’。 为什么这么说呢?我们教员Sanjeev最近要给本科生上一门人工智能的课,尽管网上有很多反向传播算法的教程,但他却找不到一份令他满意的教程,因此我们决定自己写一份关于反向传播算法的教程,介绍一下反向传播算法的历...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 973浏览量

1 2 3 >

云产品推荐

上海奇点人才服务相关的云产品 小程序定制 上海微企信息技术相关的云产品 国内短信套餐包 ECS云服务器安全配置相关的云产品 开发者问答 阿里云建站 自然场景识别相关的云产品 万网 小程序开发制作 视频内容分析 视频集锦 代理记账服务 阿里云AIoT