• Andrew Ng机器学习课程笔记-汇总

    Andrew Ng机器学习课程笔记-week5(上)(神经网络损失函数&反向传播算法) Andrew Ng机器学习课程笔记-week5(下)(梯度检测&BP随机初始化) Andrew Ng机器学习课程笔记-week6(算法评估&bias&variance&...
    文章 2017-08-25 1138浏览量
  • Andrew Ng深度学习课程笔记

    Ng不仅解释了如何使用TensorFlow实现一个神经网络,还解释了如何在优化过程中使用一些后端程序。其中的一项作业是鼓励你用TensorFlow实现dropout和L2正则化,这进一步增强了我对后端流程的理解。第12课:正交化 Ng...
    文章 2018-03-16 2384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...
    文章 2017-07-07 4049浏览量
  • Keras中神经网络可视化模块keras.utils.vis_util 的...

    Bug&xff1a;ModuleNotFoundError:No module named&39;keras.utils.vis_util&39;解决方案&xff1a;pip install pydot_ng pip install pydot
    文章 2021-12-09 14浏览量
  • DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习-...

    9、10节的内容都是介绍的神经网络的计算过程,更加详细的可以参看Andrew Ng机器学习课程笔记-week5(上)(神经网络损失函数&反向传播算法) 11、随机初始化 在神经网络中,如果将参数全部初始化为0 会导致一个问题...
    文章 2017-08-30 953浏览量
  • 被错误理解的人工神经网络(一)!

    所以说神经网络模仿大脑,这在思路上是真的,但真正的人造神经网络与生物大脑没有什么相似之处—— Andrew Ng 大脑和神经网络之间的另一大区别在于规模和组织。人脑比神经网络包含更多的神经元和突触,他们有自我...
    文章 2018-06-24 3849浏览量
  • 吴恩达《神经网络与深度学习》精炼笔记(5)-深层神经...

    上节课我们主要介绍了浅层神经网络。首先介绍神经网络的基本结构&xff0c;包括输入层&xff0c;隐藏层和输出层。然后以简单的2 layer NN为例&xff0c;详细推导了其正向传播过程和反向传播过程&xff0c;使用梯度下降的方法优化...
    文章 2021-12-17 4浏览量
  • 基于numpy的前馈神经网络(feedforward neural network...

    机器学习有两个基本问题,一是回归,二是分类,神经网络大多用于解决分类问题,前馈神经网络(feedforward neural network)是整个神经网络家族中较为常见和较为基础的一种,如下图右上角的DFF所示。图片来源是Cheat...
    文章 2018-09-08 4244浏览量
  • Andrew Ng机器学习课程笔记-week5(下)

    神经网络中,如果将参数全部初始化为0 会导致一个问题,例如对于上面的神经网络的例子,如果将参数全部初始化为0,在每轮参数更新的时候,与输入单元相关的两个隐藏单元的结果将是相同的,既:\(a_1^{(2)}=a_2^{(2)...
    文章 2017-08-25 679浏览量
  • Facebook人工智能实验室负责人讲深度学习

    百度研究院负责人吴恩达(Andrew Ng)认为,这使人工神经网络能够快速接受培训。“内存占用空间小,不需要对图像中每个位置的过滤器进行单独存储,从而使神经网络非常适合于创建可扩展的深网(deep nets)。这也令...
    文章 2017-05-02 1253浏览量
  • 神经网络和机器学习基础入门分享

    下面图是通过神经网络实现逻辑表达式与运算:(参考NG斯坦福机器学习讲义) 可以看到x1和x2变量作为神经网络的输入,当它们取不同的0或1值时,其结果通过sigmod函数计算的值是不同的。它模拟了整个AND运算。该图中...
    文章 2015-11-03 6921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...

    简单的说,深度神经网络就是很深的神经网络。我们利用网络中逐层对特征进行加工的特性,逐渐从低级特征提取高级特征。除了深度神经网络之外,有学者在探索其他深度学习的实现形式,比如深度森林。深度神经网络目前的...
    文章 2017-11-28 2174浏览量
  • 简单形象又有趣地讲解神经网络是什么

    这种情况下,我们就需要更复杂的神经网络了,即多层神经网络,也被称为前馈神经网络(feedforward neural network)。前馈神经网络 前馈神经网络是多个感知器的组合,这些感知器以不同的方式产生连接,并由不同的...
    文章 2017-08-02 2107浏览量
  • 吴恩达深度学习课程笔记-Classes 1

    输入层输入的是特征,什么是特征,与预测或处理物体息息相关的事情都可以考虑作为特征,只是特征有轻有重,不同的特征对应的权重不一样,所以需要神经网络去学习特征前的权重参数。给予足够多的训练样本有关 和,...
    文章 2020-04-07 920浏览量
  • 深度学习洪流:为何它能瞬间改变你的生活?...

    本科在剑桥的时候已经学习了实验心理学,他对神经网络算法十分感兴趣,神经网络是软件构造基础,这种灵感来自于大脑中神经元的工作模式。那个时候神经网络没有那么受欢迎,大家都认为他们疯了,但是 Hinton 坚持干着...
    文章 2017-08-01 1092浏览量
  • 一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

    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,题主一定要将...
    文章 2017-08-01 1924浏览量
  • 一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

    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等进行对比...
    文章 2017-08-02 2720浏览量
  • 机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构(上)

    在完成着名的Andrew Ng的机器学习Coursera课程后,我开始对神经网络和深度学习产生兴趣。因此,我开始寻找最好的在线资源来了解这些主题,并找到了Geoffrey Hinton的机器学习神经网络课程。如果你是一个深度学习实践...
    文章 2018-04-15 1685浏览量
  • 人工智能、机器学习、深度学习的区别在哪?

    只有在那一点,神经网络才学会一个停止标志是什么样的,Facebook 上你妈妈的脸是什么样,又或者是吴恩达(Andrew Ng)教授 2012 年在 Google 上学习到的猫的样子。吴恩达的突破在于将这些神经网络显著增大,增加了层数...
    文章 2017-08-08 1377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...
    文章 2017-12-18 2769浏览量
  • 业内最流行机器学习在线课程汇总

    这些课程包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、神经网络和深度学习、贝叶斯学习、支持向量机和核方法、聚类、无监督学习、强化学习和学习理论。如果你需要回顾机器学习的背景知识,卡内基梅隆大学的杰夫·戈登教授为...
    文章 2017-12-27 3386浏览量
  • 人工智能、机器学习、深度学习的区别在哪?

    只有在那一点,神经网络才学会一个停止标志是 什么样的,Facebook 上你妈妈的脸是什么样,又或者是吴恩达(Andrew Ng)教授 2012 年在 Google 上学习到的猫的样子。吴恩达的突破在于将这些神经网络显著增大,增加了层...
    文章 2017-08-02 1398浏览量
  • 【干货】我的机器学习入门路线图

    【1】深度学习概述【2】神经网络基础之逻辑回归【3】神经网络基础之Python与向量化【4】浅层神经网络【5】深层神经网络优化神经网络&xff1a;【1】深度学习的实用层面【2】优化算法【3】超参数调试、Batch正则化和编程...
    文章 2021-12-18 11浏览量
  • 异步社区本周(4.2-4.8)半价电子书

    ​《神经网络算法与实现——基于Java语言》 Alan M.F.Souza(艾伦),【巴西】Fábio M.Soares(法比奥)著 点击封面购买纸书 神经网络已成为从大量原始的,看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。Java语言是用于...
    文章 2018-04-02 2043浏览量
  • 无需博士学位的机器学习到强化学习指南

    当然,一切都可以通过神经网络来解决,但是谁来为所有这些GPU买单呢?让我们从一个基本的概述开始: 图上有很多资源,而且信息量巨大。我们应该从哪里开始呢?别担心。第一步:掌握机器学习 课程01:Andrew Ng的机器...
    文章 2019-08-01 1170浏览量
  • 百度开源其关键人工智能系统 WARP-CTC

    百度研究所首席科学家 Andrew Ng 称他的研究主要是人工神经网络如何在图形处理单元(GPUs)上运行,让 WARP-CTC 实现对 GPUs 和 x86 CPUs 的支持。connectionist temporal classification(CTC)方法可以追溯到 2006 年...
    文章 2017-06-02 1167浏览量
  • 最前沿:视觉推理(Visual Reasoning),神经网络也...

    与此同时,在传统的VQA问题上能够work的神经网络模型(CNN+LSTM)在CLEVER数据集上的表现并不好,基本上在50%的正确率,约等于瞎猜,这基本说明一般的神经网络模型并没有办法通过End-to-End端到端的训练来具备推理...
    文章 2017-09-13 2148浏览量
  • 演讲稿丨杨铭 深度学习发展的新趋势

    无论希望学到什么内容,只要有个评价误差的函数(cost function),评价神经网络的误差是多少,那么有了这个输入输出之后,深度学习或者深度神经网络就可以作为一个黑盒子学习这个目标。人工神经网络从结构上讲就是...
    文章 2017-05-02 1540浏览量
  • 深度学习及其在语音处理中的应用综述

    二为结构递归神经网络,利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。递归神经网络中,不仅包含前馈连接,还有单元之间的自连接或者到前面层的连接,可以当做短期记忆,使网络记得过去的事情。(3)限制...
    文章 2017-10-15 1343浏览量
  • 深度学习的挑战

    深度学习算法是通过人工神经网络模仿人类大脑逐渐学习并准确解决给定的问题。但是我们必须注意&xff0c;深度学习并非完美无缺的&xff0c;深度学习系统中依然存在很大挑战。用深度学习领域最著名的学者安德鲁&xff08;...
    文章 2017-09-25 3399浏览量
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