神经网络与机器学习导言笔记——网络结构与知识表示

最新推荐文章于 2025-04-26 16:20:45 发布
最新推荐文章于 2025-04-26 16:20:45 发布
阅读量3.6k 收藏
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 笔记 机器学习 神经网络 神经网络与机器学习笔记 文章标签： 神经网络 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LXYTSOS/article/details/45268241

网络结构

单层前馈网络、多层前馈网络、递归网络。

知识表示

知识是人或奇迹存储起来以备使用的信息或模型，用来对外部世界作出解释、预测、和适当反应。

知识表示的规则

更多关于神经网络笔记见我的专栏：神经网络与机器学习笔记


【机器学习】——神经网络与深度学习
weixin_51658186的博客
06-15 6712
设有P个样本，我们不知道它们实际上应该分成多少类，为保险起见，可假设M=P（P个样本分成P类），这样，当N
《神经网络与机器学习》笔记#2——导言（0.5-0.7）
qq_41984826的博客
04-02 1390
《神经网络与机器学习》的个人学习笔记。
神经网络和机器学习基础入门分享
weixin_34277853的博客
11-03 611
最近在做知识图谱实体对齐和属性对齐中，简单用了下Word2vec谷歌开源代码。Word2vec是一个将单词表征成向量的形式，它可以把文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。 Word2vec采用CBOW（Continuous Bag-Of-Words Model，连...
机器学习（10）——神经网络
最新发布
jiaomongjun的博客
04-26 1786
神经网络（Neural Networks，简称NN）是一类模仿生物神经系统的数学模型，用于处理和解决各种类型的任务，如分类、回归、模式识别等。神经网络属于机器学习领域的一个重要分支，特别是在深度学习（Deep Learning）中起到了核心作用。神经网络通过层次化非线性变换实现强大的函数拟合能力，其成功依赖于：架构设计（如CNN处理图像、Transformer处理文本）。优化技术（如Adam、Dropout）。大规模数据与算力支撑（GPU/TPU）。
《神经网络与机器学习》导言
weixin_30952103的博客
02-26 377
1.什么是神经网络人脑是一个高度复杂的、非线性的和并行的计算机器（信息处理系统）。人脑能够组织他的组成成分，即神经元，以比今天已有的最快的计算机还要快许多倍的速度进行特定的计算（如模式识别、感知和发动机控制）。具体来说，完成一个感知识别任务（例如识别一张被嵌入陌生场景的熟悉的脸）人脑大概需要100~200毫秒，而一台高效的计算机却要花费比人脑多很多的时间才能完成一个相对简单的任务。一个“进化中”的...
神经网络与机器学习-0导言
D-Boy的专栏
01-21 1227
0.1 什么是神经网络 人脑是一个高度复杂的，非线性的和并行的计算机器；且其基本单位是神经元。 神经网络是有简单处理单元构成的大规模并行分布式处理器，天然的具有存储经验知识和使之可用的特性。 神经网络在两个方面与大脑类似： 1.神经网络是通过学习过程从外界外景中获得知识的。 2.互联神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的知识。 Human brain computes ind
神经网络与机器学习
angyongyou9247的博客
09-04 201
什么是神经网络？ 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），通俗来讲，神经网络是在模仿动物神经网络而构成的算法数学模型。 它由三部分组成：输入层、隐藏层、输出层 我们可以把这三者简单粗暴地理解成一个二元一次方程： Y=aX 其中Y=输入层；a=隐藏层；X=...
《神经网络与机器学习》笔记#3——导言（0.8-0.10）
qq_41984826的博客
04-06 996
《神经网络与机器学习》的个人学习笔记。
《神经网络与机器学习》笔记#1——导言（0.1-0.4）
qq_41984826的博客
04-02 555
《神经网络与机器学习》的个人学习笔记。
机器学习技术系列：一篇图文笔记了解【机器学习基础知识】
u012730075的专栏
01-08 659
简而言之，人工智能可以被描述为试图将通常由人类完成的智力任务自动化。因此，人工智能是一个综合领域，不仅包括机器学习和深度学习，还包括更多不涉及学习的方法。其中一个工程化的概念一个计算机程序利用经验E来学习任务T，性能是P，如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长，则称为机器学习。比如一个电商领域的应用T：将用户可能购买的商品推荐给用户；E：用户查看、忽略或购买了某商品；P：用户成功购买商品的比率；机器学习算法对于一项数据处理任务，给定预期输出的示例，机器学习系统可以发现执行任务的规则。输入数据。
基于卷积神经网络的查询意图检测【论文笔记】
yiguagua的博客
01-13 531
原文：Query Intent Detection using Convolutional Neural Networks 主要贡献： 使用卷积神经网路来提取查询向量表示作为查询分类的特征 使用该特征来对查询意图分类 能有效地检测出查询意图，具有较高的查准率和查全率 导言 现代搜索引擎为了满足用户的搜索需求，需深入了解用户的查询,识别查询背后的意图。例如，查询“美国总统”将返回巴拉克奥巴马作...
关于「神经网络与机器学习」的学习笔记（一）导言
zhangbochn的博客
09-05 241
0.1 什么是神经网络？     神经网络是由简单处理单元构成的大规模并行分布式处理器，天然地具有存储经验知识和使之可用的特性。神经网络在两个方面与大脑相似： 1 、神经网络是通过学习过程从外界环境中获取知识的。 2、互联神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的知识。 神经网络的优点 1、非线性 2、输入输出映射：每个样例由一个唯一的输入信号和相应的期望响应。 3、自适应性：神经...
【机器学习】神经网络
qq_42212808的博客
07-06 1125
神经网络概述
机器学习: 神经网络
玉汝于成
05-30 3593
输出层具有计算能力，也可称为计算层。把拥有一个计算层的网络称为“单层神经网络”。神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。在机器学习中谈论神经网络时指的是“神经网络学习”，或者说，是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分。一个神经元具有多个树突，主要作用是接受传入的信息。一个神经元具有各个轴突，末端有多个神经末梢。神经末梢的作用是与其他神经元产生连接并传递信号。
机器学习：神经网络
每一个不曾起舞的日子，都是对人生的辜负。
06-12 836
神经网络学习 非线性假设 非线性假设采用神经网络的原因：逻辑回归问题不是解决包含大量特征的数据分类问题好办法。所以我们引入了神经网络。 如果数据包含上百个特征时呢？例如包含上百个特征的房屋分类问题，或者图像识别领域。例如：（x1, x2, x3, … x100），则即便只包含二次项，二次项的个数也会非常的多。这将导致非常多的高阶多项式，多项式规模急剧膨胀。所以逻辑回归问题不是解决包含大量特征的数...
吴恩达机器学习公开课--第一门课：神经网络和机器学习
qq_25381645的博客
10-14 162
1、首先介绍的是神经网络，是一个广泛的概念，标准的神经网络如下图所示： 在连线上有不同的比例常数，相当于各个输入的线性组合，然后在圆圈中表示有个激励函数（其实就是一个非线性函数），虽然说借用了生物学中的神经元概念，但是实际上整个模型就是非线性函数和线性函数的组合，越大越复杂的网络能组合出更加复杂、表示能力更强的函数。 2、对于结构化数据，每个输入有划定的维度和特征值，神经网络比较擅长处理。而非结...
神经网络与机器学习学习笔记
weixin_52012464的博客
02-21 756
神经网络(数学模型/计算机模型） 神经元的功能：输入，输出，计算 神经元中的箭头表示值的加权传递。 拥有大量节点 不断训练，反向传递修改，建立数学模型进行判断运行。 加工是对数字的加工。 包括三层： 输入层 隐藏层 ：传输信息加工处理 输出层：传递输出信息 设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由设置。 在设计一个神经网络时，输入层的节点数需要与特征的维度匹配，输出层的节点数要与目标的维度匹配。而中间层的节点数，却是由设计者指定的。 节点设计多少的方法：较好的方法就是预先
神经网络与机器学习笔记
qq_43892462的博客
09-07 689
近期需要学习深度学习这门课程，我是在[B站：邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》所学习的，这篇此博客当作我的学习笔记来用，有遗忘时回来看一看
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值