DL：深度学习模型概览(包括DNN、CNN、RNN等)的简介、网络结构简介、使用场景对比之详细攻略
神经网络所有模型的简介及其总结 FF【前馈神经网络】和 RNN【循环神经网络】是相对的概念。backpropagation是一类训练方法。神经网络所有模型的简介(概览)DL：深度学习算法(神经网络模型集合)概览之《THE NEURAL NETWORK ZOO》的中文解释和感悟(一)DL：深度学习算法(神经网络模型集合)概览之《THE NEURAL NET....
DL之DNN优化技术：利用Dropout(简介、使用、应用)优化方法提高DNN模型的性能
Dropout简介 随机失活（dropout）是对具有深度结构的人工神经网络进行优化的方法，在学习过程中通过将隐含层的部分权重或输出随机归零，降低节点间的相互依赖性（co-dependence ）从而实现神经网络的正则化（regularization），降低其结构风险（structural risk）。 ...
DL之DNN之BP：神经网络算法简介之BP算法/GD算法之不需要额外任何文字，只需要八张图讲清楚BP类神经网络的工作原理
BP类神经网络理解1、BP算法1、信号正向传播FP ...
DL之DNN优化技术：利用Batch Normalization(简介、入门、使用)优化方法提高DNN模型的性能
Batch Normalization简介1、Batch Norm的反向传播的推导有些复杂，但是可借助于Batch Normalization的计算图来更方便了解。相关文章：Understanding the backward pass through Batch Normalization LayerBatch Normalization入门1、使用了Batch Normalization的神....
DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略（二）
GD算法的改进算法1、SGD算法(1)、mini-batch如果不是每拿到一个样本即更改梯度，而是若干个样本的平均梯度作为更新方向，则是mini-batch梯度下降算法。(1)、SGD与学习率、Rate、LossGD算法中的超参数1、学习率(1)、固定学习率实验的C代码(2)、回溯线性搜索(Backing Line Search)(3)、二次插值线性搜索：回溯线性搜索的思考——插值法，二次插值法....
DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略（一）
目录GD算法的简介GD/SGD算法的代码实现1、Matlab编程实现GD算法的改进算法GD算法中的超参数GD算法的简介 GD算法，是求解非线性无约束优化问题的基本方法，最小化损失函数的一种常用的一阶优化方法。如图所示，找出最陡峭的方向作为下山的方向。1、如何求梯度？沿着梯度方向，函数值下降最快。2、二元曲面具有两个输入权重的线性神经元的误差曲面，Error....
DL之ANN/DNN： 人工神经网络ANN/DNN深度神经网络算法的简介、应用、经典案例之详细攻略
目录ANN/DNN深度神经网络算法的简介1、DNN VS 人类大脑1、ANN的四个特性和三个优点ANN/DNN深度神经网络算法的经典案例ANN/DNN深度神经网络算法的简介 人工神经网络ANN（Artificial Neural Network）是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是一种模仿动物神经网络行为特....
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