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想揭开深度学习隐藏层的神秘面纱?试试Tensor Flow的神经网络游乐场

谷歌的开源人工智能项目 Tensor Flow 最近创造了一个神经网络游乐场,其目的是通过让用户与隐藏层互动和实验的方式除去这个隐藏层的神秘面纱。 【编者按】本文作者:Moritz Helmstaedter,由机器之心编译,参与:吴攀、盛威、亚洲 引言

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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 ●

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【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲

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

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TensorFlow游乐场及神经网络简介

引言:TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已在谷歌、优步(Uber)、京东、小米等科技公司广泛应用。本文将通过TensorFlow游乐场来简单介绍神经网络的主要功能以及计算流程。 本文选自《Tensorflow:实战Google深

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学习笔记CB009:人工神经网络模型、手写数字识别、多层卷积网络、词向量、word2vec

人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型。 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息。信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量、文档点击历史、文档前链数目、文档锚文本信息,为找特征隐藏信息,隐藏层神经元数

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被错误理解的人工神经网络(二)!

让我们继续谈谈关于人工神经网络的误解:神经网络体系结构很少,越大型的神经网络就越好? 被错误理解的人工神经网络(一)! 神经网络并非只有一种体系结构 在第1部分中,我们讨论了最简单的神经网络体系结构:多层感知器。在实际操作中,有许多不同的神经网络体系结构,任

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关于神经网络,你需要了解这些(二)

关于神经网络,你需要了解这些(一) 在本文的第1部分中,我们简要概述了神经网络和深度学习。特别是,我们讨论了感知机模型、前馈神经网络和反向传播。在本节中,我们将深入学习神经网络其他的相关知识,特别是卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。 5.深度学

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简单形象又有趣地讲解神经网络是什么

神经元 先来认识下真正的神经元。 图 1: 典型神经元的结构(来自维基百科 “树突” 词条) 神经元大致可以分为树突、突触、细胞体和轴突。树突为神经元的输入通道,其功能是将其他神经元的动作电位传递至细胞体。其他神经元的动作电位借由位于树突分支上的多个突触传递至

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