神经网络与深度学习笔记
1、神经网络
感知机就是一个人工神经元,是最简单的神经网络,可以用来解决简单“与”和“或”分类问题,但是无法解决“异或”逻辑分类问题这一基础功能。这也导致了神经网络研究陷入低谷。
为解决XOR问题,1974年哈佛大学的一片博士论文证明在神经网络多加一层,并利用“反向传播”学习方法,可以解决XOR问题。这就是多层神经网络也叫前馈神经网络。
2、深度学习
深度神经网络通常是前馈神经网络,至少有 一个隐层,可以为复杂非线性系统提供建模,多的隐层可以提供更高的抽象特征。深度神经网络是一种结构不是一种算法。深度学习可以用来从高维、复杂的数据中快速抽取特征。深度学习是神经网络的一个分支,其基本结构是深度神经网络。
高层特征是底层特征的组合,从底层到高层的特征表达越来月抽象和概念化,即越来越能表现语义或意图。不同的图片可以由基本的组成单元构成。从下图可以看出,底层特征看起来基本一致,高一层就能看出来不同了,再往上一层就能识别具体物体了。
2.1浅层学习和深度学习
2.2深度学习和神经网络
2.3如何训练神经网络
2.4总结
参考资料
《神经网络与深度学习》——吴岸城
http://www.cnblogs.com/alexcai/p/5506806.html
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