作者: 努力酱
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5年前
投稿：Intelligent Software Development 团队介绍：团队成员来自一线互联网公司，工作在架构设计与优化、工程方法研究与实践的最前线，曾参与搜索、互联网广告、共有云/私有云等大型产品的设计、开发和技术优化工作。目前主要专注在机器学习
作者: lhyxcxy
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5年前
在前面的文章系列文章中，我们介绍了全连接神经网络和卷积神经网络，以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。 比如，
作者: 玄学酱
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4年前
本文讲的是[译] RNN 循环神经网络系列 1：基本 RNN 与 CHAR-RNN， 原文地址：RECURRENT NEURAL NETWORKS (RNN) – PART 1: BASIC RNN / CHAR-RNN 原文作者：GokuMohandas 译
作者: 雷锋网
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3年前
雷锋网 AI 科技评论按，本文作者[韦阳](https://www.zhihu.com/people/godweiyang/posts "韦阳")，本文首发于知乎专栏[自然语言处理与深度学习](https://zhuanlan.zhihu.com/godwe
作者: 文艺小青年
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4年前
在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Networks ，以下简称RN
作者: megachen
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3年前
神经网络案例 摘要 在Compute Vision（计算机视觉）中，我们输入的是一张一张的图片，但是在计算机看来，每一张图片都是由一个一个像素点组成的，那么，什么是我们的输入样本X，什么又是我们的标签y？在图像识别中，一张图片所有像素点就是一个样本，也就是矩阵
作者: 1833619571093157
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3年前
导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中，我们回答了3个关键的问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数能用作激活函数？ 什么样的函数是好的激活函数？ 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上
作者: imhy
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3年前
前言 本文主要是学习BP神经网络的一个总结，其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。 目前本人对于机器学习也还只是入门状态，对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的)，对于很多公式也是不求甚解，因此这篇文章是尝试用自己的语言
