如何建立虚拟架构网站,佛山市南海区水利投资建设有限公司网站,网站开发处理大量用户请求,高职示范校建设网站文章目录 神经网络生物神经元人工神经元激活函数导数 人工神经网络“层”的通俗理解 前馈神经网络Delta学习规则前馈神经网络的目标函数梯度下降输出层权重改变量 误差方向传播算法误差传播迭代公式简单的BP算例随机梯度下降#xff08;SGD#xff09;Mini-batch Gradient De… 文章目录 神经网络生物神经元人工神经元激活函数导数 人工神经网络“层”的通俗理解 前馈神经网络Delta学习规则前馈神经网络的目标函数梯度下降输出层权重改变量 误差方向传播算法误差传播迭代公式简单的BP算例随机梯度下降SGDMini-batch Gradient Descent 典型的机器学习步骤特征对学习的影响深度学习的特征“连接主义”的兴衰史深度学习与神经网络的区别 神经网络 神经网络大量神经元节点按一定体系架构连接成的网状结构——大脑结构 神经网络的作用 - 分类 - 模式识别 - 连续值预测 建立输入与输出的映射关系 生物神经元 人工神经元 每个神经元都是一个结构相似的独立单位接受前一层传来的数据并将这些数据的加权和输入非线性作用函数中最后将非线性作用函数的输出结果传递给后一层。 激活函数 导数 人工神经网络 “层”的通俗理解 前馈神经网络
人工神经网络的一种无反馈可用一个有向无环图表示。 Delta学习规则
一种有监督学习算法。根据神经元的实际输出与期望输出差别来调整连接权。
前馈神经网络的目标函数 梯度下降 输出层权重改变量 误差方向传播算法
误差传播迭代公式 简单的BP算例 随机梯度下降SGD Mini-batch Gradient Descent 典型的机器学习步骤 特征对学习的影响 深度学习的特征
深度学习是对神经网络模型的拓展。
“连接主义”的兴衰史 深度学习与神经网络的区别
