一张图看懂深度神经网络（Deep Neural Network）

最新推荐文章于 2024-05-15 17:07:32 发布
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#深度神经网络 #机器学习

本文介绍如何从线性分类器开始，逐步构建复杂的非线性分类器。通过使用S函数将偏差转换为概率，并利用交叉熵评估分类效果，最终实现对数据的有效分类。

首先构造出线性分类器，再将线性分类器组合成非线性分类器，然后还可将非线性分类器组和成更为复杂的非线性分类器。其中线性分类的核心就是用S函数将偏差转换为概率，再以交叉熵来量化分类的好坏，然后最小化交叉熵来实现分类（S函数只是激活函数的一种）。
深度神经网络

何伯特
关注
图机器学习（7）——图神经网络 (Graph Neural Network, GNN)
盼小辉丶的博客
07-15 2422
图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) 是一类专门处理图结构数据的深度学习方法。这类方法也被称为几何深度学习 (geometric deep learning)，在社交网络分析、计算机图形学等众多领域正受到日益广泛的关注。在本节中，我们介绍了 GNN 的核心原理，将卷积等经典深度学习范式拓展至非欧几里得图空间，实现了局部结构与全局特征的层次化提取。
小议前馈神经网络（Feedforward Neural Network ）
大脸猫的博客
02-28 3147
目录 定义 01 多层感知机（MLP）介绍 02 深度神经网络的激活函数 Sigmoid激活函数 Tanh激活函数 LReLU激活函数 03 深度神经网络的损失函数 均方误差损失函数 交叉熵损失函数 04 多层感知机的反向传播算法 05 神经网络的训练技巧 Data Augmentation 参数初始化 学习率 Dropout原理 Batch Normalization原理 Regularizations（正则化） Model Ensemble（模型集成） 06信息传.
deep neural network
04-22
深度神经网络，即含有多个隐藏层的神经网络。通过引入深度网络，我们可以计算更多复杂的输入特征。因为每一个隐藏层可以对上一层的输出进行非线性变换，因此深度神经网络拥有比“浅层”网络更加优异的表达能力.
Deep Neural Network 深度学习 deep learning
10-21
Deep Neural Network 深度学习 deep learning
什么是深度神经网络架构,神经网络架构解析图
ynca67269的博客
08-12 766
输入层：输出特征矩阵卷积层：进行卷积运算池化层：进行pooling缩小维度中间激活层：可有可无，一般为ReLU类的计算简单的激活函数对特征值修正这里卷积层、池化层、中间激活层可以重复全连接层：将特征矩阵集合向量化最后激活层：将向量化特征转换成标签。前馈型网络中前一层的输出是下一层的输入，信息的处理具有逐层传递进行的方向性，一般不存在反馈环路。3、RNN：神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身，即第i层神经元在m时刻的输入，除了（i-1）层神经元在该时刻的输出外，还包括其自身在（m-1）时刻的输出！..
Coursea吴恩达《神经网络和深度学习》(4)
格物致知
11-08 463
转载自http://blog.youkuaiyun.com/koala_tree/article/details/78087711 神经网络和深度学习—深层神经网络 1. 矩阵的维度 DNN结构示意图如图所示： 对于第l层神经网络，单个样本其各个参数的矩阵维度为： W[l]：(n[l],n[l−1])b[l]：(n[l],1)dW[l]：(n[l],n[l
Deep Neural Network
qq_45383577的博客
05-01 975
Deep Neural Network 仅用于自己学习使用 依赖的库 import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt from pyrsistent import b from regex import B import testCases #参见资料包，或者在文章底部copy from dnn_utils import sigmoid, sigmoid_backward, relu, relu_backward #参见资料包 i
吴恩达深度学习笔记：浅层神经网络(Shallow neural networks)3.1-3.5
weixin_43597208的博客
03-25 1639
本周你将学习如何实现一个神经网络。在我们深入学习具体技术之前，我希望快速的带你预览一下本周你将会学到的东西。如果这个视频中的某些细节你没有看懂你也不用担心，我们将在后面的几个视频中深入讨论技术细节。现在我们开始快速浏览一下如何实现神经网络。上周我们讨论了逻辑回归，我们了解了这个模型(见图 3.1.1)如何与下面公式 3.1 建立联系。接下来使用𝑧就可以计算出𝑎。我们将的符号换为表示输出𝑦^ ⟹ 𝑎 = 𝜎(𝑧),然后可以计算出 loss function 𝐿(𝑎, 𝑦)。
深度学习1：神经网络基础&前馈神经网络Feedforward Neural Network（基于Python MXNet.Gluon框架）
绝对是谨慎提交的博客
03-08 5055
前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）是一种基础的神经网络结构，本节从神经网络基础开始，讲解了前馈神经网络中的全连接神经网络（又名多层感知机，MultiLayer Perceptron，MLP）的理论知识和实际应用。本文的深度学习框架基于MXNet/GLUON框架，安装方便，上手简单。
论文解读《Evaluating the visualization of what a Deep Neural Network has learned》–阅读笔记
weixin_43704103的博客
07-16 1105
论文解读《Evaluating the visualization of what a Deep Neural Network has learned》 本文属于原创，转载请注明出处 *本论文解读的初衷： 1.由于某些原因，最近有关注收到神经网络可解释性与可视化。 2.本人喜欢吃现成的，习惯阅读后直接收藏优秀的博文，而这篇却没有搜到相关解读，不知道是不是关注者方面的同学表较少。 3.迫于无奈直接戒赌了原文，读到后面忘了前面，于是留下本文。 4.本文属于全文性译文，个人解读比较少，大家应该都看得懂，难理解的
什么是RNN？一文看懂强大的循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)
Marcus-Bao的个人主页
05-06 1178
循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)是一类用于处理序列数据的神经网络。所谓序列数据，即前面的输入和后面的输入是有关系的，如一个句子，或者视频帧。就像卷积网络是专门用于处理网格化数据XXX（如一个图像）的神经网络，循环神经网络是专门用于处理序列x(1),…,xmx^{(1)},\dots,x^{m}x(1),…,xm的神经网络。正如卷积网络可以很容易地扩展到具有很...
深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）
最新发布
CaiGuoHui1的博客
05-15 1万+
深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）是机器学习的一种复杂形式，属于广义的人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）的范畴。它们设计用来模仿人类大脑的处理方式，通过多层（即“深度”）的神经元结构处理数据，从而解决各种复杂的数据驱动问题。这些网络通过多个隐藏层连接输入和输出层，每层都包含多个神经元，这些神经元通过激活函数处理信号。深度神经网络的关键特点是其能力通过多层次的抽象来学习和识别数据中的模式，从而执行分类、预测等复杂任务。
深入理解吴恩达深度学习（01神经网络和深度学习 第四周深层神经网络
nnlzb66的博客
03-14 1012
第四周：深层神经网络(Deep Neural Networks) 文章目录第四周：深层神经网络(Deep Neural Networks)4.1 深层神经网络（Deep L-layer neural network）4.2 前向传播和反向传播（Forward and backward propagation）4.3 深层网络中的前向传播（Forward propagation in a Deep ...
总结 27 类深度学习主要神经网络：结构图及应用
3D视觉工坊
08-24 5549
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨Pratik Shukla，Roberto Iriondo编译｜McGL编辑丨极市平台导读目前深度学习中的神经网络种类繁多，用...
2. 深层神经网络(Deep Neural Networks)
FionaDong的博客
01-07 1343
2.1 深层神经网络（Deep L-layer neural network） 有一个隐藏层的神经网络，就是一个两层神经网络。当我们算神经网络的层数时，我们不算输入层，我们只算隐藏层和输出层。 2.2 为什么使用深层表示？（Why deep representations?） 首先，深度网络究竟在计算什么？如果在建一个人脸识别或是人脸检测系统，深度神经网络所做的事就是，当输入一张脸部的照片，然后可以把深度神经网络的第一层，当成一个特征探测器或者边缘探测器。在这个例子里，会建一个大概有20个隐藏单元的深
深度网络概览
周红伟讲AI
09-04 1174
 深度网络概览 From Ufldl Jump to: navigation, search Contents [hide] 1 概述2 深度网络的优势3 训练深度网络的困难 3.1 数据获取问题3.2 局部极值问题3.3 梯度弥散问题 4 逐层贪婪训练方法 4.1 数据获取4.2 更好的局部极值 5 中英
【原创】深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)
donghuantuo5253的博客
07-16 835
线性模型通过特征间的现行组合来表达“结果-特征集合”之间的对应关系。由于线性模型的表达能力有限，在实践中，只能通过增加“特征计算”的复杂度来优化模型。比如，在广告CTR预估应用中，除了“标题长度、描述长度、位次、广告id，cookie“等这样的简单原始特征，还有大量的组合特征（比如”位次-cookie“ 表示用户对位次的偏好）。事实上，现在很多搜索引擎的广告系统用的都是Logistic ...
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