ruanjianbu的博客

人工神经元模型我们高中都学习过神经元大概是个什么样子。通常是由一个神经细胞都有树突、轴突、细胞核等等。树突可以接受其他神经元传来的信号，然后对这些信号进行一下处理传递给下一个神经元。在这里我们通过一个数学模型来描述一下这个过程。在上面这副图里面、…这些带表神经元从前面的神经元所接受到的信号；、…表示权重即表示这个输入对输出有多大的影响，有一个函数f(*)表示神经元对于信号的处理过程；是输出打下一个...

一、简介·        神经网络瞎扯的概述简要的说，什么是神经网络？其实就是一个很复杂的函数，给一个输入（一般都是一组数）能有一个输出（比如知道是什么类别）。神经网络的魅力在于，它可以自己把这个“函数”学习出来。在“监督学习”中，你可以“喂”一些已经标记好的数据（比如一堆把人脸部分框起来的图片），然后它自己学习明白了，就可以去识别新的图片（从新给的图片中识别出人脸）。而对于神经网络的基本结构，概...

1 导读1.0 动机这篇文章主要关注的是人工神经网络的数学函数形式，从非线性优化的角度看待神经网络的学习问题。主要写作动机来自于，很多教程上都关注神经网络的可视化形式，如何用别人造好的轮子，而对它的数学本质讲的很模糊，公式推导很杂乱。（额，个人感觉。。）这大概是之前造成很多人觉得深度学习神奇和业界深度学习泡沫的很大的因素，现在好像还好了。不过是一门在一些领域效果提升不错的技术而已。1.1 推荐文献...

决策树是什么决策树是最简单的机器学习算法，它易于实现，可解释性强，完全符合人类的直观思维，有着广泛的应用。决策树到底是什么？简单地讲，决策树是一棵二叉或多叉树（如果你对树的概念都不清楚，请先去学习数据结构课程），它对数据的属性进行判断，得到分类或回归结果。预测时，在树的内部节点处用某一属性值（特征向量的某一分量）进行判断，根据判断结果决定进入哪个分支节点，直到到达叶子节点处，得到分类或回归结果。...

这篇教程主要来源于这本书：《21个项目玩转深度学习 基于TensorFlow的实践详解》在线阅读：http://yuedu.163.com/book_reader/acc0e605a6b948b9983afcf62e297fba_4当我们学习编程语言时，第一课通常会学习一个简单的 “Hello World” 程序， 而 MNIST 手写字符识别可以算得上是机器学习界的 “Hello World...