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如果沒有激活函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會變成什么呢？ 答案是如果沒有激活函數(shù)，那么無論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)有多復(fù)雜，它都將退化為一個線性模型?，F(xiàn)實的回歸問題或者分類問題的決策邊界通常都是復(fù)雜且非線性的。這要求模型具有產(chǎn)生復(fù)雜的非線性決策邊界的能力，在這一點上激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中扮演了非常重要的角色
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以找到輸入層與輸出層之間較復(fù)雜的關(guān)系。深度學習是擁有多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，我們通過正向傳播算法得到預(yù)測值，并通過反向傳播算法得到參數(shù)梯度，然后利用梯度下降法更新參數(shù)，使得模型誤差變小，最終得到一個訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，只要知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
接下來是概率論的一些基本的概念。 `隨機變量`就是一個取值不確定的變量。 這個在工作生活中應(yīng)用的實在是太廣泛了。比如老板問你這件事情明天能不能搞完？一般情況下，你的回答可能就是一個隨機變量。 隨機變量可以分為兩種類型：連續(xù)型和離散型。 `隨機變量的分布`用來描述隨機變量出現(xiàn)某種結(jié)果的可能性?？梢杂靡恍┓植己瘮?shù)來表示。
之前學了一個深度學習應(yīng)用開發(fā)，學了一段時間，后來就沒學了。 確實是"靡不有初，鮮克有終"，現(xiàn)在不愿意再繼續(xù)之前的學。我又找了一本書從頭開始，這本書的名字是深度學習入門與TensorFlow實踐>。 `數(shù)（scalar）`是一個數(shù)字。 簡直是廢話。 不過這才剛開始嘛。 多個數(shù)字有序
下面是一個簡單的例子來介紹線性回歸模型。 數(shù)據(jù)是在多個市場的3個不同渠道的廣告投入以及商品銷量。 這個模型的意義也就很明白了，那就是找出在這3個不同渠道廣告投入與最終的商品銷量之間的關(guān)系。 先把數(shù)據(jù)可視化： ```python %config InlineBackend.figure_format='retina'
在實際中訓練誤差常常偏小, 不是模型真實誤差的好的估計值。這是因為如果考試題目是我們做過的作業(yè)題，那么我們更容易得高分。所以我們要有一些測試數(shù)據(jù)是不要參加模型訓練的，需要擱置在一旁，直到模型完全建立好，再用來計算模型的測試誤差。模型的預(yù)測效果較差，經(jīng)常是由于兩類問題導致的。那就是
輸入差別最小的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層，由于模型容量的限制以及稀疏性約束，使得得到的模型能夠學習到數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)，從而得到比輸入更具有表示能力的特征；在學習得到n-l層后，將n-l層的輸出作為第n層的輸入，訓練第n層，由此分別得到各層的參數(shù)。 自頂向下的監(jiān)督學習就是通過帶標簽的數(shù)據(jù)去訓
深度學習框架有哪些？各有什么優(yōu)勢？
深度學習區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學習，深度學習的不同在于： (1)強調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點；(2)明確了特征學習的重要性。也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個新特征空間，從而使分類或預(yù)測更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，
p; 基于深度學習網(wǎng)絡(luò)的煙霧檢測算法是一種端到端的檢測方法，主要分為基于候選區(qū)域的二階段目標檢測器和基于回歸的單階段目標檢測器兩類。 基于候選區(qū)域的二階段目標檢測器的原理是，先通過訓練區(qū)域候選網(wǎng)絡(luò)（RPN）
YOLOv2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) YOLOv2的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要由Darknet-19特征提取網(wǎng)絡(luò)和檢測網(wǎng)絡(luò)兩部分組成。Darknet-19是一個包含19個卷積層的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于提取輸入圖像的特征。檢測網(wǎng)絡(luò)則負責將提取的特征映射到目標的類別和位置信息。
間下的混合進行劃分；學習數(shù)據(jù)分布的方法主要基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)和圖像風格遷移的應(yīng)用進行劃分；學習增廣策略的典型方法則可以按照基于元學習和基于強化學習進行分類。目前，數(shù)據(jù)增廣已然成為推進深度學習在各領(lǐng)域應(yīng)用的一項重要技術(shù)，可以很有效地緩解訓練數(shù)據(jù)不足帶來的深度學習模型過擬合的問題，進一
石類型識別方法主要依靠人工經(jīng)驗和專業(yè)設(shè)備，存在效率低、成本高、主觀性強等問題。隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展，基于深度學習網(wǎng)絡(luò)的寶石類型識別算法逐漸成為研究熱點。GoogLeNet 是一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像分類等任務(wù)中取得了顯著的效果。 GoogLeNet 的核心組成部分是
從早期的基于模板的方法到嚴格的統(tǒng)計模型，再到如今的深度模型，語音識別技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了幾代的更迭?！D像識別圖像識別是深度學習最成功的應(yīng)用之一。深度學習在計算機視覺領(lǐng)域的突破發(fā)生在2012年，Hinton教授的研究小組利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（AlexNet）大幅降低了ImageNet
去噪、增強等操作，以便于網(wǎng)絡(luò)訓練。 構(gòu)建GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)：基于Inception模塊構(gòu)建GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。 網(wǎng)絡(luò)訓練：利用預(yù)處理后的中藥材圖像數(shù)據(jù)集對GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)進行訓練，通過反向傳播算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使得網(wǎng)絡(luò)能夠學習到中藥材圖像的特征。 特征
的有效投資策略。其中，LSTM-SVR模型應(yīng)用于最終交易的預(yù)測。有提出了一種新的學習遺傳算法，該算法利用R-NN模型來模擬人類的行為。具體采用了復(fù)雜的深度學習結(jié)構(gòu)，包括：強化學習用于快速決策，深度學習用于構(gòu)建股票身份，聚類用于整體決策目的，遺傳用于轉(zhuǎn)移目的。也有通過超參數(shù)的多樣化
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多層感知機只是簡單的深度網(wǎng)絡(luò)，在它的基礎(chǔ)上，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展了起來，成為了最廣為人知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)家族，其特有的卷積層允許許神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像的不同空間位置重復(fù)使用參數(shù)。作為一種對圖像數(shù)據(jù)非常有用的歸納偏差，能夠幫助更加有效地學習一些好特征以應(yīng)用層面來分，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)派生
T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括四層結(jié)構(gòu):輸入層、模糊化層、模糊規(guī)則計算層和輸出層。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習算法如下: (1) 誤差計算 式中, yd是網(wǎng)絡(luò)預(yù)期輸出;yc網(wǎng)絡(luò)實際輸出;e預(yù)期輸出和實際輸出的誤差。 (2) 系數(shù)修正 式中, pji為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系數(shù), α為網(wǎng)絡(luò)學習效率
在本節(jié)中，我們將簡要地討論深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN)，以及它們最近的改進和突破。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能與人腦相似。它們主要由神經(jīng)元和連接組成。當我們說深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，我們可以假設(shè)有相當多的隱藏層，可以用來從輸入中提取特征和計算復(fù)雜的函數(shù)。Bengio(2009) 解釋了深度結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)、自編碼器
深度學習，聽到這個詞大家肯定一點都不陌生，沒錯，今天開始，小Mi帶領(lǐng)大家進入全新的系列——跟著小Mi一起深度學習，讓我們有態(tài)度地深度學習！概念區(qū)分那么有人就會問了，不是已經(jīng)學過機器學習了嗎？還需要學習深度學習干啥？其實在機器學習這塊，小Mi只是簡單給大家介紹了各種學習的算法，而深
