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循环神经网络(RNN)的原理及实现
在前馈神经网络中，信息的传递是单向的，这种限制虽然使得网络变得更容易学习，但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力。在生物神经网络中，神经元之间的连接关系要复杂的多。前馈神经网络可以看着是一个复杂的函数，每次输入都是独立的，即网络的输出只依赖于当前的
lanyue 06-30 15:18
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神经网络训练的一般步骤
Step1：随机初始化权重；Step2：实现前向传播算法，拿到各个输入的激活函数；Step3：编码计算代价函数；Step4：实现反向传播计算激活函数的偏导数。看一下伪代码：代码中的m是训练样本的个数。Step5：使用梯度检验验
payititi-AI助手 11-29 11:56
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生成对抗网结(Generative Adversarial Network, GAN)
生成对抗网结(Generative Adversarial Network, GAN): 由Goodfellow在2014年提出，其核心思想来自于博弈论的纳什均衡”。它包含两个网络模型：一个生成模型和一个判别模型。生成模型捕捉样本数据的分布，判别模型是
11-28 10:48
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深度信念网结（Deep Belief Nets, DBN)
深度信念网结（Deep Belief Nets, DBN): 或称深度置信网络，神经网络的一种，由多个受限玻尔兹曼机组成。既可以用于非监督学习，类似于一个自编码器，也可以用于监督学习，类似于一个分类器。从非监督学习来讲，其目
11-28 10:47
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自动编码器（AutoEncoder)
自动编码器（AutoEncoder):是人工神经网络的一种，主要用来处理数据的压缩，其数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。原理为训练神经网络，通过捕捉可以代表输入信息的最关键的因素，让
11-28 10:47
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长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）:是一种时间递归神经网络，适合用于处理和预测时间序列中间隔和延迟较长的重要事件。基于LSTM的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别、
11-28 10:46
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递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN)
前馈神经网络只能单独处理一个的输入，不同的输入之间被认为是相互独立没有联系的，但实际上很多时候输入之间是有序列关系的，需要使用递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN), 也称循环神经网络，其引入了
11-28 10:45
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卷积神经网络（CNN)
卷积神经网络（CNN): 由Yann LeCun提出并应用在手写字体(MINST)识别上，其实质是一种多层前馈网络，擅长处理图像特别是大图像的处理和识别。
11-28 10:44
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深度神经网络（DNN)
深度神经网络（DNN)：使用统计学方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。 简单理解，深度神经网络就是有多个隐藏层的多层感知器网络，根据实际应用情况不同，其形态和大小也都不
11-28 10:44
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径向基函数神经网络(Radical Basis Function Neural Network, RBF NN)
径向基函数神经网络(Radical Basis Function Neural Network, RBF NN): 1988 年由 John Moody和Christian J Darken提出了一种网络结构，属于前向型神经网络，理论上可以任意精度逼近任意连续函数，适合解决分类问题
11-28 10:42
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受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）
受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM），是一种简化的特殊的玻尔兹曼机，1986年由Paul Smolensky提出。和BM相比，其隐藏层中的节点之间没有互相连接，其可见节点间也没有连接，因此其计算相对更简单
11-28 10:40
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玻尔兹曼机（Bolzmann Machine, BM）
玻尔兹曼机（Bolzmann Machine, BM）：也称 Stochastic Hopfield Network with Hidden Units，是一种随机递归神经网络，可以看做是一种随机生成的Hopfield网络。1983年-1986年，由Hinton和Sejnowski提出，该神经网络
11-28 10:39
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自适应共振理论（Adaptive Resource Theory，ART）
自适应共振理论（Adaptive Resource Theory，ART），1976年由美国波士顿大学学者G.A.Carpenter提出，试图为人类的心理和认证活动建立统一的数学理论。随后又和S.Grossberg提出了ART网络。ART网络由两层组成两个子系
11-28 10:38
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对偶传播神经网络（Counter-Propagation Network, CPN）
对偶传播神经网络（Counter-Propagation Network, CPN） , 1987年甶美国学者Robert Hecht-Nielsen提出，最早用来实现样本选择匹配系统，能存储二进制或模拟值的模式对，可用于联想存储、模式分类、函数通近、统计分
11-28 10:37
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学习向量量化神经网络（Learning Vector Quantization, LVQ）
学习向量量化神经网络（Learning Vector Quantization, LVQ）：在竞争网络的基础上，由Kohonen提出，其核心为将竞争学习与有监督学习相结合，学习过程中通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定，克服了自组织网络
11-28 10:36
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竞争学习（Competition Learning）
竞争学习（Competition Learning） 是人工神经网络的一种学习方式，指网络单元群体中所有单元相互竞争对外界刺激模式响应的权利，竞争取胜的单元的连接权重向着对这一刺激有利的方向变化，相对来说竞争取胜的单元抑
11-28 10:35
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自组织神经网络（Self Organization Neural Network, SONN)
自组织神经网络（Self Organization Neural Network, SONN)，又称自组织竞争神经网络，通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性，自组织、自适应地改变网络参数与结构。通常通过竞争学习（Competitive Learning）实
11-28 10:35
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自适应线性单元（Adaptive Linear Neuron， ADALINE)
1962年，斯坦福大学教授Widrow提出一种自适应可调的神经网络，其基本构成单元称为自适应线性单元（Adaptive Linear Neuron， ADALINE)，其主要作用是线性逼近一个函数式而进行模式联想。该模型是最早用于实际工程解
11-28 10:35
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反馈神经网络（FeedBack NN )
反馈神经网络（FeedBack NN ):又称递归网络、回归网络，是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。这类网络中，神经元可以互连，有些神经元的输出会被反馈至同层甚至前层的神经元。常见的有Hopfield神
11-28 10:34
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前馈神经网络（FeedForward NN )
前馈神经网络（FeedForward NN ) :是一种最简单的神经网络，采用单向多层结构，各神经元分层排列，每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层，各层间没有反馈。前馈网络包括三类节点：■
11-28 10:33
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