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- 有哪些常用的神经网络模型？ - 知乎
本文从神经网络模型的基本类别出发，介绍经典的DNN、CNN、LSTM、ResNet等网络模型，并探讨了模型结构设计的一些要点。 一、神经网络类别 一般的，神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈，可以分为两种：前馈神经网络和反馈神经网络。 1 1 前馈神经网络 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）中
- 神经网络 - 知乎
神经网络是什么？ 图中可以看出，就是一个细胞元，由突触，连接到另外几个细胞元，组成的三维网状结构。 细胞元之间传递信息的方式是兴奋或者抑制，可以按照上节课的逻辑回归算法的0和1来看待。同一时间，突触只能单向传递信号。 所以，把神经网络符号化，简化一下就是这样： 我们把每一
- 怎么理解液体神经网络? - 知乎
前言 最近，AI 领域又迎来了一位新星——液体神经网络（Liquid Neural Network）。这种新型模型结构正在迅速崭露头角，吸引了众多研究者和从业者的关注。与传统的神经网络相比，液体神经网络具有独特的结构和优势。 研究背景 液体神经网络的概念源于对生物神经系统的研究。传统的人工神经网络
- CNN卷积神经网络的始祖文是哪篇？ - 知乎
卷积神经网络 （CNN）的开创性工作可以追溯到 Yann LeCun 在 1998 年发表的论文，论文题目为：“Gradient-based learning applied to document recognition”。 这篇论文介绍了一种名为 LeNet-5 的卷积神经网络架构，主要应用于 手写数字识别 任务。
- 如何自己从零实现一个神经网络? - 知乎
下面就让我们一起从零开始学习神经网络吧。 实现方法 搭建基本模块——神经元 在说神经网络之前，我们讨论一下 神经元 （Neurons），它是神经网络的基本单元。 神经元先获得输入，然后执行某些数学运算后，再产生一个输出。 比如一个2输入神经元的例子：
- 有没有好理解的关于神经网络的书推荐？ - 知乎
如果你有统计数学背景，并且认为hinton的dbn能代表神经网络的话（我反对，神经网络的world 太bigger了），推荐先把李航老师的《统计学习方法》看完，然后直接读Hinton那一帮人的paper。
- 神经网络是什么，可以用通俗易懂的话描述一下吗。？ - 知乎
在应用实践方面，图神经网络展现出前所未有的渗透性，从视觉推理到开放性的阅读理解问题，从药物分子的研发到5G芯片的设计，从交通流量预测到3D点云数据学习，可以看到图神经网络极其广阔的应用前景。
- 神经网络到底是什么？它们是如何创建的？ - 知乎
3Blue1Brown 在第一层的情况下，每个神经元对应于输入图像中的一个单独像素，而每个神经元内的值代表该像素的 激活度 或强度。神经网络的输入层负责接收原始数据（在这种情况下是图像）并将其转换为网络其余部分可以处理的格式。 在这个案例中，我们有28x28个输入像素，总共有784个神经元在
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