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文章/答案/技术大牛

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瓜大三哥

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李宏毅深度学习之Deep Learning神经网络特殊结构（二）

机器学习神经网络深度学习人工智能

HighwayNetwork主要解决的问题是，网络深度加深，梯度信息回流受阻造成网络训练困难的问题。先看下面的一张对比图片，分别是没有highway和有highway的。

2020-05-08

9220

李宏毅深度学习之Deep Learning全连接层

神经网络(神经网络主要包括输入，隐藏与输出层。其中，隐藏与输出的每个小圆圈表示一个神经元。

2020-04-14

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李宏毅深度学习之Deep Learning的基本框架

神经网络批量计算机器学习深度学习人工智能

大神的网站链接先附上：https://www.bilibili.com/video/BV1Ux411S7rk?t=3 学习框架如下图 1.1 Deep Learning的三个步骤第一步：定义一个函数

2020-04-14

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李宏毅深度学习之Deep Learning 循环结构

机器学习神经网络深度学习人工智能

所谓RecurrentStructure就是把同一个structure反复的应用。好处就是就算输入是一个复杂的sequence，我们需要的不同种类的flag并不会随着inputsequence 的长度而改变。不管输入多少sequence，network需要的参数量永远都是一样的。

2020-04-14

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李宏毅深度学习之Deep Learning深度语言学习模型

机器学习神经网络深度学习人工智能数据库

语言模型要做的事情就是估测一个word sequence(也就是一句话的概率)，也就是说给你一个句子(由一串词汇word构成的)，这个w就代表的是word，例子中有n个word，这n个w合起来就是一个句子。language model要做的事情就是，你要找一个function告诉我们说这个句子出现的概率有多大。

2020-04-14

7250

李宏毅深度学习之Deep Learning 计算图/反传播

对象存储数据结构机器学习神经网络深度学习

所谓计算图，就是一种语言，这个语言是用来描述一个函数，我们知道neuralnetwork就是一个函数，所以我们需要描述函数的语言。其实graph有很多种定义方法，但是我们通常使用node来表示一个变量，他可以是一个scalar(标量)，vector（向量）甚至是tensor（张量），这里的每一个edge代表了一个operation。

2020-04-14

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神经网络大数据

检测→对齐→表示→分类在文章中，通过3d模型改进了人脸对齐的方法。然后，通过基于4million人脸图像（4000个个体）训练的一个9层的人工神经网络来进行人脸特征表达。在LFW数据集上取得了0.9

2018-02-26

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face++人脸识别

人脸识别神经网络

该系统主要分为： 1.数据库：500万张图片和2000个人，而且删除了LFW中特有的人，其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应：就是随着图片数量的增加不利于网络性能) 2.深度卷积神经网络该网络包

2018-02-26

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DeepID2+商汤科技

深度学习神经网络

通过实证研究，文章发现了三深部神经激活的性质：稀疏性、选择性和鲁棒性。（1）可以观察到神经激活是中度稀疏的。适度的稀疏性最大化了深度网以及图像之间的距离。令人惊讶的是DeepID2+仍能取得较高的识别

2018-02-26

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BP(Back Propagation)神经网络是1986年由以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出的，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存储大量的输入/输出因施工和关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层（hidden layer）和输出层（output layer）。

2018-02-26

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BP神经网络续1

一、BP网络中的函数 1.创建函数 1) cascadeforwardnet函数 cascadeforwardnet(hiddenSizes，trainFcn) 其中参数hiddenSizes为隐含层神经元节点的个数，如果有多个隐含层，则hiddenSizes是一个行向量，默认值为10；参数trainFcn为训练函数（默认值为trainlm）。 2) feedforwardnet(hiddenSizes,trainFcn) 3) newff函数 4) newcf函数 2.传递函数 1) logsig函数 A

2018-02-26

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BP神经网络识别性别

1. 数据读入 function [ data,label ] = getdata( xlsfile ) % [data,label]=getdata('sex.xls') % 在sex.xls中读入身高和体重 [~,label]=xlsread(xlsfile,'sheet1','B2:B361'); size(label) [height,~]=xlsread(xlsfile,'sheet1','C2:C361'); [weight,~]=xlsread(xlsfile,'sheet1','D2:D3

2018-02-26

2.6K1

径向基神经网络

1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（Radical Basis Function,RBF）方法。1988年，Moody和Darken提出了一种神经网络结构，即RBF神经网络，属于前向神经网络类型，它能够以任意精度逼近任意连续函数，特别适合于解决分类问题。 RBF网络的结构与多层前向网络类似，它是一种三层前向网络。输入层由信号源节点组成；第二层为隐含层，隐单元数视所描述问题的需要而定，隐单元的变换函数RBF是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数；第三层为输出层，它对输入模式的作用做出响应

2018-02-26

2.3K0

径向基神经网络续1

一、径向基神经网络的函数 1.创建函数 (1) newrb函数该函数用于设计一个径向基神经网络： [net,tr]=newrb(P,T,goal,spread,MN,DF) 其中，P为Q组输入向量

2018-02-26

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竞争型神经网络

自组织神经网络(self-Organization Mapping net,SOM)是基于无监督学习方法的神经网络的一种重要类型。自组织神经网络是神经网络最富有美丽的研究领域之一，它能够通过其输入样本学会检测其规律性和输入样本相互之间的关系，并且根本这些输入样本的信息自适应调整网络，使网络以后的响应与输入样本相适应。竞争型神经网络的神经元通过输入信息能够识别成组的相似输入向量；自组织神经网络通过学习同样能够识别成组的相似输入向量，使那些网络层中彼此靠得很近的神经元对相似输入向量产生响应。与竞争型神经网络不同

2018-02-26

1.9K0

竞争型神经网络续1

1.竞争神经网络函数 1.1创建函数 1.1.1 newc函数 newc函数用于创建一个竞争层，这是一个旧版本的函数，现在用competlayer函数代替。函数调用格式： net = newc(range,class,klr,clr); 其中，class是数据类别个数，也是竞争层神经元的个数；klr和clr分贝是网络的权值学习速率和阈值学习速率。竞争型网络在训练时不需要目标输出，网络通过对数据分布特性的学习，自动地将数据划分为制定类别数。返回参数net是一个新的竞争层。该网络采用negdist作为权值函数

2018-02-26

1.4K0

反馈型神经网络

反馈型神经网络(recurrent networks)是一种从输出到输入具有反馈连接的神经网络，其结构比前馈网络要复杂得多。典型的反馈型神经网络有Elman网络和Hopfield网络。Elman网络是两层反向传播网络，隐层和输入向量连接的神经元，其输出不仅作为输出层的输入，而且还连接隐层内的另外也一些神经元，反馈到隐层的输入。由于其输入表示了信号的空域信息，而反馈支路是一个延迟单元，反映了信号的时序信息，所以Elman网络可以在时域和空域上进行模式识别。 Hopfield网络又称为联想记忆网络，它常常存储一

2018-02-26

2.7K0

matlab神经网络1

matlab 神经网络

神经网络的通用函数一、神经网络仿真函数 [Y,Pf,Af,E,Perf]=sim(net,P,Pi,Ai,T) 其中，参数Y为网络的输出；Pf表示最终的输入延时状态；Af表示最终的层延时状态；E为实

2018-02-26

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感知器神经网络

感知器是一种前馈人工神经网络，是人工神经网络中的一种典型结构。感知器具有分层结构，信息从输入层进入网络，逐层向前传递到输出层。根据感知器神经元变换函数、隐层数以及权值调整规则的不同，可以形成具有各种功

2018-02-26

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线性神经网络

自适应线性元件也是早期的神经网络模型之一，其学习算法称为LMS(Least Mean Squares)算法。Adaline网络与感知器网络非常相似，只是神经元的传输函数与不同而已。前者是线性传递函数，后者是对称硬极限传递函数。单层Adline网络和感知器网络一样，只能解决线性可分的问题，但其LMS学习规则却比感知器学习规则强得多。感知器学习规则训练的网络，其分类的判决边界往往离各分类模型靠的比较近，这使得网络对噪声十分敏感；而LMS学习规则则使均方误差最小，从而使判决边界尽可能远离分类模式，增强了网络的抗

2018-02-26

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