深度学习——基本组成元素

最新推荐文章于 2024-07-21 15:35:15 发布
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这篇博客总结了深度学习的基本组成元素，包括神经元模型，特别是M-P模型和其简化过程，以及激活函数的重要性。讨论了感知器作为单层神经网络的角色，介绍了线性可分与非线性分类问题，并详细阐述了阶跃函数、Sigmoid和ReLU函数在引入非线性因素中的作用。

深度学习总结

——引用《深度学习简介》，姚凯旋

将深度学习的基础内容大致分为四个部分

 

第一章   01基础“理论”

是对深度网络中的一些专有名词作简要概述：

  • 神经元模型

  1. MP-神经元模型

所谓M-P模型，其实是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型，它实际上就是对单个神经元的一种建模。

（1）每个神经元都是一个多输入单输出的信息处理单元；

（2）神经元输入分兴奋性输入和抑制性输入两种类型；

（3）神经元具有空间整合特性和阈值特性（兴奋和抑制，超过阈值为兴奋，低于是抑制）；

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深度学习知识点全面总结
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本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
深度学习部分概念解析 - 1
Jack Cheung
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1.优化方法介绍 这里说的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们需要找到一组参数x，使得f(x)的值最小。SGD SGD是stochastic gradient descent的简称，即随机梯度下降，是梯度下降的batch版本。此外还有BGD，B指的是batch，意思为批量梯度下降。对于训练数据集，我们先将其分为n个batch，每个batch包含m个样本， xt+1
介绍深度学习的组成
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深度学习可以分成5个部分： 1、连接模式 连接模式包括全连接、卷积、池化、残差，甚至inception。这些结构的相互连接组成了神经网络的框架。 2、非线性模块 正是因为神经网络具有非线性模块，多层神经网络在理论上是可以无限逼近任意的函数。如果没有非线性模块，即使再多的层结构堆叠，最后的作用也仅仅是相当于一个感知机。 常见的非线性模块有 tanh，sigmoid，ReLU，根据ReLU衍生出来的p...
深度学习的组成
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模型选择 网络结构 损失函数 交叉熵 参数初始化方法： 优化算法： SGD Adam https://zhuanlan.zhihu.com/p/32230623 学习率 正则化方法： dropout BN 转载于:https://www.cnblogs.com/alilliam/p/11420424.html...
深度学习简介（框架）
最新发布
2301_77539454的博客
07-21 5133
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过模拟人脑的工作原理来解决复杂的数据模式识别问题。这种方法在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的进展。深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的学习算法，特别是那些具有多层（深层）结构的网络。这些深度神经网络能够学习数据的高级特征和模式。深度学习作为人工智能的关键驱动技术，已经在多个领域展现出其强大的能力。随着研究的深入和技术的发展，深度学习将继续推动人工智能的边界向前发展。
深度学习deep learning
qq_46458188的博客
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一、简介 深度学习是包含多个隐层的机器学习模型，核心是基于训练的方式，从海量数据中挖掘有用信息，实现分类与预测。 早期的深度学习模型：编码器、循环神经网络、深度置信网络、卷积神经网络 衍生模型：堆叠降噪自编码器、稀疏自编码器、降噪自编码器 深度学习的常用模型：卷积神经网络（CNN），深度信念网络（DBN），深度自动编码器（DAE），限制玻尔兹曼机（RBM）。CNN有全监督学习和权值共享的特点，在自然语言处理和语音图像识别领域有很强优势。其他深度学习模型大多先采用无监督方式逐层预训练，再使用有...
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神经网络：神经网络是深度学习的核心，它是由多个神经元组成的网络结构，可以通过训练来学习复杂的特征和模式，从而实现分类、回归等任务。自编码器：自编码器是一种无监督学习方法，通过对输入数据进行压缩和解压缩，实现对数据的自动编码和重建，可以用于特征提取、降维等任务。卷积神经网络：卷积神经网络是一种专门用于处理图像、语音等数据的神经网络，它可以通过卷积和池化等操作提取图像的局部特征。损失函数：损失函数用于评估神经网络的输出与实际标签之间的误差，常见的损失函数包括均方误差、交叉熵等。
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深度学习笔记（一）深度学习的基本知识 人工智能、机器学习、深度学习之间的关系 人工智能是机器具有模仿人类的功能。 机器学习是人工智能的分支，机器利用统计技术从以前的信息和经验学习。 深度学习是机器学习的一个分支，采用深层多层神经网络来预测，在图像识别、自然语言识别、语音识别表现优异。 神经网络 神经网络是一个简化的人脑模型，和大脑非常相似，他的神经元在遇到熟悉的事物时会激活。 最简单神经元：感知器。 output=f(x1,x2,x3)=x1w1+x2w2+x3*w3+b 多个隐藏层非线性越好 反向传播，在
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今天我们来谈一下，深度学习中最基本的数据操作单元——张量 张量是一个数字容器，同时也是定义张量转换来生成新张量的一组规则，如果对这个概念还是感觉到比较难理解的同学，我们可以将张量想象成多维数组。每个张量有一个秩或者阶(rank)，这对应它的维度空间。一个简单标量(如1)可以表示为秩为0的张量，向量秩为1，一个nxn的矩阵秩为2，以此类推。 张量操作 如果查看PyTorch文档(https://oreil.ly/1Ev0-),会看到大量可以在张量上应用的函数，从查找最大元素到应用傅里叶变换一应俱全。一般来说，
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