|
- 有哪些常用的神经网络模型？ - 知乎
本文从神经网络模型的基本类别出发，介绍经典的DNN、CNN、LSTM、ResNet等网络模型，并探讨了模型结构设计的一些要点。 一般的，神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈，可以分为两种：前馈神经网络和反馈神经网络。 1 1 前馈神经网络 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）中，信息从输入层
- 神经网络到底是什么？它们是如何创建的？ - 知乎
3Blue1Brown 在第一层的情况下，每个神经元对应于输入图像中的一个单独像素，而每个神经元内的值代表该像素的 激活度 或强度。神经网络的输入层负责接收原始数据（在这种情况下是图像）并将其转换为网络其余部分可以处理的格式。 在这个案例中，我们有28x28个输入像素，总共有784个神经元在
- 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？ - 知乎
神经网络很萌的！ 0 分类 神经网络最重要的用途是分类，为了让大家对分类有个直观的认识，咱们先看几个例子： 垃圾邮件识别：现在有一封电子邮件，把出现在里面的所有词汇提取出来，送进一个机器里，机器需要判断这封邮件是否是垃圾邮件。 疾病判断：病人到医院去做了一大堆肝功、尿检
- 有没有好理解的关于神经网络的书推荐？ - 知乎
入门推荐 书籍： Neural Networks for Applied Sciences and Engineering: From Fundamentals to Complex Pattern Recognition 入门读物，里面有很多例子和代码，从perceptron learning开始讲的 课程： Coursera Machine Learning 里面有几堂课是讲最简单的神经网络，推荐从第一周开始看，讲得很容易懂。斯坦福大学Andrew Ng教授讲的。
- 神经网络 - 知乎
神经网络是什么？ 图中可以看出，就是一个细胞元，由突触，连接到另外几个细胞元，组成的三维网状结构。 细胞元之间传递信息的方式是兴奋或者抑制，可以按照上节课的逻辑回归算法的0和1来看待。同一时间，突触只能单向传递信号。 所以，把神经网络符号化，简化一下就是这样： 我们把每一
- 如何自己从零实现一个神经网络? - 知乎
不用tensorflow、caffe之类的东西，用C++、python等语言及其标准库，从零开始写一个有具体功能的神经网络…
- 既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？ - 知乎
既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？
- RBF神经网络是什么？ - 知乎
RBF是啥？ RBF 全称 Radial Basis Function，中文名称“径向基函数”，辣么RBF神经网络就是径向基函数神经网络了。 是不是想到了一种核函数就叫RBF？没错，就是这货： \phi (x,c)=\phi (\parallel x-c \parallel) 衡量某个点到中心的距离 RBF神经网络是啥？ 说白了就是以RBF作为激活函数的神经网络，不过与传统的BP
|
|
|