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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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BP(back propagation)神经网络
BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。具体来说，对于如下的只含一个隐层的神经网络模型：
小小程序员 05-14 12:23
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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。卷积神经网络的创始人是着名的计算机科学家Yann LeCun，目前在Facebook工作，他是第一个通过卷积神经网络在MNIST数据集上解决手写数字问题的人。
05-14 12:45
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深度残差网络(Deep Residual Network, ResNet)
深度残差网络(Deep Residual Network, ResNet)是一种非常成功的深度学习方法，自2015年底在arXiv上公布以来，在谷歌学术(Google Scholar)上的引用次数已经接近3万次。深度残差收缩网络是ResNet的一种新型改进，后续
05-15 23:40
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深度信念网络（Deep Belief Network）
反向传播，是人工神经网络计算处理一批数据后每个神经元的误差分布的标准方法，但是也存在一些问题。首先要标注训练数据，但几乎所有数据都没有标注；其次，学习时间不足，这意味着隐藏层数较多的网络较慢；第三，可
05-15 23:42
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深度自动编码器（Deep Auto-encoders）
该架构提供了两种映射方式，好像是一个做非线性降维非常好的方法，它在训练事例的数量上是线性的（或更好的），而最终编码模型相当紧凑和快速。然而，使用反向传播优化深度自动编码器很困难，若初始权重较小，反向传
05-15 23:42
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玻尔兹曼机（Boltzmann Machine Network）
玻尔兹曼机是一种随机循环神经网络，可以被看作是Hopfield网络的随机生成产物，是最先学习内部representations的神经网络之一。该算法旨在最大限度地提高机器在训练集中分配给二进制矢量的概率的乘积，相当于最大化
05-15 23:42
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霍普菲尔德网络（Hopfield Networks）
非线性循环网络有很多种表现方式，较难分析：能达到稳定、震荡或馄饨状态这三种表现形式。Hopfield网络是由有循环连接的二进制阈值单元组成。1982年，约翰·霍普菲尔德发现，如果连接对称，则存在一个全局能量函数，
05-15 23:43
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长短期记忆网络（Long/Short Term Memory Network）
HochreiterSchmidhuber（1997年）构建了长短期记忆网络，解决了获取RNN长时间记忆问题，使用乘法逻辑线性单元设计存储单元，只要保持“写入”门打开，信息就会写入并保持在单元中，也可以打开“读取”门从中获取数据
05-15 23:43
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循环神经网络（ Recurrent Neural Network）
循环神经网络（RNN）有两个强大的属性可以计算任何计算机计算出来的东西：（1）允许存储大量有效信息的分布式隐藏状态（2）用复杂的方式允许更新隐藏状态的非线性动态。RNN强大的计算能力和梯度消失（或爆炸）使其很难训练。通过多层反向传播时，若权重很小，则梯度呈指
05-15 23:43
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感知机（Perceptron）
作为第一代神经网络，感知机是只有一个神经元的计算模型。首先将原始输入矢量转化为特征矢量，再用手写程序定义特征，然后学习如何对每个特征加权得到一个标量，如果标量值高于某一阈值，则认为输入矢量是目标类的一
05-15 23:43
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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