|
- 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
- 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？ - 知乎
如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？ 有网友在 Quora 上提问：对于那些非计算机科学行业的人，你会如何向他们解释机器学习和数据挖掘？ 斯坦福大学的印度学生、机器学习爱好者 Parart… 显示全部 关注者 18,503
- CNN（卷积神经网络）是什么？有何入门简介或文章吗？
CNN 全称是 Convolutional Neural Network，中文又叫做 卷积神经网络。 在详细介绍之前，我觉得有必要先对 神经网络 做一个说明。 神经网络与仿生学 1 仿生学 神经网络 (Neural Network，NN)， 我们又叫做 人工神经网络 （Artificial Neural Network，ANN），之所以叫人工，是为了和生物的神经网络做区分，因为人工
- 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：
- 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
- 在训练神经网络模型时，如何初始化模型参数？ - 知乎
在训练神经网络模型时，参数初始化是一个重要的步骤，因为它可以影响模型的收敛速度和最终性能。以下是一些常用的参数初始化方法： 零初始化（Zero Initialization）： 所有权重和偏置都初始化为零。这种方法很少使用，因为它会导致对称权重更新，使得神经元学习相同的特征。 随机初始化
- 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。
|
|
|