神经网络很萌的！

最新推荐文章于 2023-08-25 11:01:12 发布
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分类专栏： 人工智能科普之神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pingchangxin_6/article/details/79739162
这是知乎上一个科普问答，“如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？”其中王小龙先生的答案被赞了7K，我想答案被赞了7K，就一定有被赞了7K的道理，嗯....，绝对是这样。所以我就把王小龙先生的答案粘贴了下来，以便大家来共同学习。


问题链接：https://www.zhihu.com/question/22553761


王小龙先生知乎主页：https://www.zhihu.com/people/wang-xiao-long-5-98/activities

下面我们就一起来学习王小龙先生对神经网络，通俗易懂的精彩解读得意


























C#与神经网络：Brain.NET的神经网络模拟大冒险
java专栏
08-25 705
神经网络就像是一个充满好奇心的小朋友，它通过观察世界（输入数据）来学习规律。Brain.NET则是这位小朋友的玩具箱，提供了各种工具（算法和架构）来帮助它更好地学习和成长。首先，确保你安装了.NET开发环境和C#编译器。# 安装.NET SDK。
神经网络传递函数的选择,神经网络的函数表达式
m0_54846070的博客
08-15 1422
谷歌人工智能写作项目：小发猫一般来说，神经网络的激励函数有以下几种：阶跃函数，准线性函数，双曲正切函数，Sigmoid函数等等，其中sigmoid函数就是你所说的S型函数A8U神经网络。以我看来，在你训练神经网络时，激励函数是不轻易换的，通常设置为S型函数。如果你的神经网络训练效果不好，应从你所选择的算法上和你的数据上找原因。算法上BP神经网络主要有自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法(traingdx)，Levenberg-Marquardt反向传播算法(trainlm)等等，我列出的这两种是最常用的，
对于神经网络，硕博士不需要弄明白原理，只需要应用，是这样吗？
小白学视觉
08-25 245
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：匿名用户https://www.zhihu.com/question/433274875/answer/1725421509美国某非CS的工程专业top5在读博士来答一下因为近些年AI、ML的兴起，我们专业的经费分配也大幅度往这相关研究方向转移了，为此组内老板就各种推荐、怂恿、强迫学生做相关课题，甚至课题方向毫不相关的博三...
如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？（知乎） 说的人很多，理解很充分
kebu12345678的博客
02-07 2万+
https://www.zhihu.com/question/22553761 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？ 有网友在 Quora 上提问：对于那些非计算机科学行业的人，你会如何向他们解释机器学习和数据挖掘？  斯坦福大学的印度学生、机器学习爱好者 PararthShah 在2012年12月22日的使用买芒果的例子，非常经典易懂。 如
不懂卷积神经网络？别怕，看完这几张萌图你就明白了
量子位
10-20 4525
林鳞 编译自 authomaton.blogspot 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 这篇文章用最简明易懂的方式解释了卷积神经网络（CNN）的基本原理，并绕开了里面的数学理论。 同时，如果想对从头开始构建CNN网络之类的问题感兴趣，作者推荐去读《 Artificial Intelligence for Humans Volume 3: Deep Learning and Ne
机器学习算法（九）：神经网络（neural networks，NN）
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weixin_39910711的博客
09-24 9万+
目录 1 什么是神经网络 1.1 神经元模型 1.2 感知机 1.3 多层神经网络 1.4为什么要使用神经网络 2神经网络目标函数 2.1 交叉熵代价函数（二分类交叉熵解决多分类问题） 2.2交叉熵代价函数（多分类交叉熵）+ softmax函数 2.3 均方误差 3神经网络优化算法（误差逆传播算法，BP） 3.1前向传播 3.2 使用交叉熵代价函数（二分类交...
机器学习-学习笔记 神经网络
一名小学生的辛酸奋斗史
07-20 883
对数几率回归考虑分类问题时使用对数几率回归。 在二分类问题中，其输出标记y(0, 1)， 而在线性回归中，输出标记y是实值，所以我们需要将问题转为单位阶跃函数 但是可以看出，单位阶不连续，所以我们可以将函数转换为对数几率函数。 转化为 也可转换为 如何确定上述式子中的w和b 我们可以通过使用极大似然法来估计w和b，经典算法有梯度下降法和牛顿法。线性判别分析 LDA的思想
神经网络很萌的
weixin_34117211的博客
05-13 115
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、尿检测验，把测验结果送进一个机器里，机器需要判断这个病人是否得病，得的什么病。...
MATLAB神经网络应用设计（代码）.rar
08-30
MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析以及工程领域的高级编程环境，尤其在神经网络领域，MATLAB提供了强大的工具箱，使得神经网络的设计、训练和优化变得简单易行。本压缩包"MATLAB神经网络应用设计（代码）....
神经网络学说的主要观点,神经网络研究属于下列
aifamao3的博客
09-15 1520
研究范畴语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。当样本情况发生变化时，经学习可以修改权值以适应新的环境。应用领域机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
bp神经网络数据预测实例,bp神经网络预测数据
aifamao3的博客
09-15 1903
网络的训练过程与使用过程了两码事。比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算出来预测输出（输出层的输出），这是正向学习过程；最后通过某种训练算法（最基本的是感知器算法）使得代价（预测输出与实际输出的某范数）函数关于权重最小，这个就是反向传播过程。
什么是end-to-end神经网络？
深藏功与名
11-03 3万+
来源：知乎 著作权归作者所有。 讨论: 张旭---------------------------------> 端到端指的是输入是原始数据，输出是最后的结果，原来输入端不是直接的原始数据，而是在原始数据中提取的特征，这一点在图像问题上尤为突出，因为图像像素数太多，数据维度高，会产生维度灾难，所以原来一个思路是手工提取图像的一些关键特征，这实际就是就一个降维的过程。 那么问题来了
ACdream: ACfun
TOKHE的专栏
07-12 1452
ACfun Time Limit: 2000/1000MS (Java/Others)Memory Limit: 128000/64000KB (Java/Others) SubmitStatisticNext Problem Problem Description As a former ACMer, "AC" is a special abbreviated wor
25张图让你读懂神经网络构架
dengm155的专栏
06-06 1万+
[独家]25张图让你读懂神经网络架构 2017-05-21 22:32 　　由于新的神经网络架构无时无刻不在涌现，想要记录所有的神经网络是很困难的事情。要把所有这些缩略语指代的网络(DCIGN，IiLSTM，DCGAN等)都弄清，一开始估计还无从下手。 　　下表包含了大部分常用的模型(大部分是神经网络还有一些其他的模型)。虽然这些架构都是新奇独特的，但当我开始把它们的
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【Kotlin编程】从协程到Flow的进阶实战：涵盖MVVM架构下的网络分页加载与数据库监听应用
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内容概要：本文档是关于Kotlin语言的教程和案例分析，重点在于协程到Flow的进阶实战。首先介绍了关键概念如协程（轻量级线程）、Flow（基于协程的冷数据流），以及结构化并发的重要性。接着阐述了核心技巧，包括suspend函数、flow构建方法和viewModelScope的作用域管理。应用场景部分展示了网络分页加载、数据库实时监听和多任务并发的具体实现方式。最后通过一个详细的GitHub仓库搜索案例，逐步解析了从数据层、PagingSource实现、ViewModel层到UI层（使用Jetpack Compose）的完整流程，并对每个步骤进行了深入的代码解读。; 适合人群：有一定编程基础，尤其是对Kotlin感兴趣并希望深入理解协程和Flow机制的开发者。; 使用场景及目标：①掌握如何利用协程和Flow优化异步编程，提高程序性能；②学习如何结合Paging3实现高效的数据分页加载；③理解MVVM架构下的组件协作，特别是ViewModel与UI之间的交互；④熟悉Jetpack Compose的使用，构建现代化的Android界面。; 阅读建议：本教程不仅提供了理论知识，还包含大量实际代码案例，因此建议读者边学边练，在实践中加深对Kotlin协程和Flow的理解。同时关注文档最后提到的未来发展趋势，为后续技术发展做好准备。
BP神经网络手写数字识别Python实现案例
### 知识点一：BP神经网络（反向传播神经网络） BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种多层前馈神经网络，通过反向传播...这个案例对于学习和理解神经网络在图像识别领域的应用具有很好的参考价值。
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