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    bp神经网络实现

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  • 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 2014浏览量

  • 一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)

    欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 反向传播算法(Backpropagation Algorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识!本文希望以一个清...

    文章 磐石001 2018-04-02 2640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 2476浏览量

  • 哺乳动物大脑神经元也能做深度学习,未来10年神经科学与人工智能将迎突破

    神经网络受生物神经网络启发而来,但大脑里的学习过程真如深度学习那样吗?这个问题的答案有望实现更强大的深度学习模型,也有助于进一步了解人类的智能。 12月5日,CIFAR研究员、多伦多大学的Blake A. Richards和同事在期刊eLife发表了论文《尝试用分离的树突进行深度学习》(Towar...

    文章 技术小能手 2017-12-07 1834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 2019-12-02 378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 4952浏览量

  • 《中国人工智能学会通讯》——5.24 受神经元和突触特性的启发

    5.24 受神经元和突触特性的启发 大脑的基本运算单元是神经元,它对某些特定的刺激起反应,并发放动作电位来编码信息。神经元动作电位的发放有显著的噪声,在计算神经学中经常用泊松过程[13]的模型来描述。人脑中具有海量的连接,而这种噪声可以理解为人脑“参数学习”过程中的一种规范化手段[14] 。Dro...

    文章 知与谁同 2017-09-04 903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 2935浏览量

  • 浅谈神经网络算法

    我们在设计机器学习系统时,特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况,一般的神经网络(BP网络)不需要设计的那么复杂,不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用,是分类问题。本文通过分类的例子,来介绍神经网络。 1.最简单的线性分类 一个最简单的分类,是在平面...

    文章 长征6号 2016-09-26 923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 1591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

  • Tensorflow快餐教程(8) - 深度学习简史

    深度学习简史 从机器学习流派说起 如果要给机器学习划分流派的话,初步划分可以分为『归纳学习』和『统计学习』两大类。所谓『归纳学习』,就跟我们平时学习所用的归纳法差不多,也叫『从样例中学习』。归纳学习又分为两大类,一类是像我们归纳知识点一样,把知识分解成一个一个的点,然后进行学习。因为最终都要表示成...

    文章 lusing 2018-05-03 2921浏览量

  • TensorFlow系列专题(九):常用RNN网络结构及依赖优化问题

    一、 常用的循环神经网络结构 前面的内容里我们介绍了循环神经网络的基本结构,这一小节里我们介绍几种更常用的循环神经网络的结构。 1. 多层循环神经网络 多层循环神经网络是最容易想到的一种变种结构,它的结构也很简单,就是在基本的循环神经网络的基础上增加了隐藏层的数量。 图1 多层循环神经网络结构 ...

    文章 技术小能手 2018-11-19 1812浏览量

  • 人工神经网络简介和单层网络实现AND运算--AForge.NET框架的使用(五)

    原文:人工神经网络简介和单层网络实现AND运算--AForge.NET框架的使用(五) 前面4篇文章说的是模糊系统,它不同于传统的值逻辑,理论基础是模糊数学,所以有些朋友看着有点迷糊,如果有兴趣建议参考相关书籍,我推荐《模糊数学教程》,国防工业出版社,讲的很全,而且很便宜(我买成7元钱)。 人工神...

    文章 杰克.陈 2015-11-30 1204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 2248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 1377浏览量

  • 机器的自我进化

    人类以为自己很强大,然而不过是一直在模仿大自然的造化而已,比如神经网络多少受些人脑神经的设计影响。 人类进步很快,制造工具,让自己进入石器时代,后面学会了让机器制造机器进入了工业时代,现在人类的目标是让机器设计机器,而这个正是用神经网络(深度学习)完成的。 我们知道,我们大脑具有基础的感知决策能力...

    文章 祝威廉 2017-03-31 2208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

  • 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

  • 【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

  • 一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

      什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示。 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果想要使 J(w) 最小,w的值需要减小。而初始位置的切线的斜率a > 0(也即该...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2195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 3784浏览量

  • 【深度学习之美】BP算法双向传,链式求导最缠绵(入门系列之八)

    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】 2017-06-25 34867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 1681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 2433浏览量

  • 电子相册搭建(感悟)

    伴随着图像处理技术的飞速发展,推动了图像识别技术的产生和发展,并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分,并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中,发挥重要作用。这也给学生思考课题给了更多的空间,今天小编就来浅谈热门课题方向中图像识别技术,希望给学生更多的启发!图像识别技术概述图像识别技术...

    文章 刘有毅 2020-09-25 168浏览量

  • UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树:神经网络与决策树完美结合

    【新智元导读】UCL、帝国理工和微软的研究人员合作,将神经网络与决策树结合在一起,提出了一种新的自适应神经树模型ANT,打破往局限,可以基于BP算法做训练,在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。 神经网络的成功关键在于其表示学习的能力。但是随着网络深度的增加,模型的容...

    文章 技术小能手 2018-07-24 1806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 2066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 2017-08-01 848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 23170浏览量

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