深度之眼（二十八）——神经网络基础知识（三）-卷积神经网络
一、前言 卷积神经网络–AlexNet(最牛)-2012 Lenet-5-大规模商用（1989） 二、卷积操作 1.特征具有局部性：卷积核每次仅连接KK区域，KK是卷积核尺寸 2.特征可能出现...
深度之眼（二十七）——神经网络基础知识（二）
一、反向传播 前向传播：输入层数据开始从前向后，数据逐步传递至输出层 反向传播：损失函数开始从后向前，梯度逐步传递至第一层 反向传播的作用是用于权重的更新，使得输出更加贴近标签 1.1 梯度下降法 ...
深度之眼（二十六）——神经网络基础知识（一）
一、前言 看了下课程安排，自己还是没安排好，刚刚捋清了一下思路。 基础：python、数理 认识：神经网络基础、opencv基础、pytorch框架、tensorflow框架（还有个NLP的基础，这个有空再看） 应用：论文精读、人工智能项目实践 进阶：西瓜书、统计学习方法 关于进阶，这两本书很纠结，不知道把他们放哪，感觉全都要用，所以呢...
AI【基础 01】神经网络基础知识（不断进行补充整理）
本人是AI小白，以下内容来自Jay Alammar的A Visual and Interactive Guide to the Basics of Neural Networks 仅对文章内的名词进行了解释补充。 1.基础知识 1.1 回归模型 回归模型是一种用于预测数值输出的统计模型。它主要用于建立输入特征与连续目标变量之间的关系。与分类模型不同，回归模型的输出是连...
神经网络入门基础知识
文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 神经网络基础 也可获取。 神经网络入门 神经网络与多层感知机：基础知识，激活函数、反向传播、损失函数、权值初始化和正则化 卷积神经网络：统治图像领域的神经网络结构，发展历史、卷积操作和池化操作 循环神经网络：统治序列...
【Pytorch神经网络理论篇】 25 基于谱域图神经网络GNN：基础知识+GNN功能+矩阵基础+图卷积神经网络+拉普拉斯矩阵
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
DL：深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略
6、神经网络学习(1)、通过调整神经元的参数，使得网络对给定输入可产生期望输出。(2)、学习层次化的表示（表征） 7、神经网络的前馈运算与反向传播前馈运算和反向传播：在训练网络过程中所使用的。如果经过训练模型，网络稳定下来以后，就可以把参数固定下来，此时就不再需要反向传播了，只需要前馈运算进行推理和预测即可！8、激活函数DL学习—AF：理解机器学习中常用的激活函数(sigmoid、....
DL：深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略
目录深度学习(神经网络)的简介1、深度学习浪潮兴起的三大因素深度学习(神经网络)的基础知识(相关概念、训练策略)1、神经网络的基础知识2、神经元的结构3、感知机4、万能逼近定理5、神经网络训练6、神经网络学习7、神经网络的前馈运算与反向传播8、激活函数深度学习(神经网络)的算法分类1、常用的神经网络模型概览深度学习(神经网络)的经典案例应用深度学习(神经网络)的简介 ....
DL：深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略
DL：深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略目录深度学习(神经网络)的简介1、深度学习浪潮兴起的三大因素深度学习(神经网络)的基础知识(相关概念、训练策略)1、神经网络的基础知识2、神经元的结构3、感知机4、万能逼近定理5、神经网络训练6、神经网络学习7、神经网络的前馈运算与反向传播8、激活函数深度学习(神经网络)....
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