神經(jīng)元精品文章

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  DeepMind新成果：通過刪除神經(jīng)元來理解深度學(xué)習(xí)

  ...經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性的研究成果，他們通過刪除網(wǎng)絡(luò)中的某些神經(jīng)元組，從而判定其對(duì)于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)是否重要。核心發(fā)現(xiàn)有如下兩點(diǎn)：可解釋的神經(jīng)元（例如貓神經(jīng)元）并不比難以解釋的神經(jīng)元更重要。泛化性良好的網(wǎng)絡(luò)對(duì)于刪除...

  鄒立鵬 2019-04-25 18:25 評(píng)論0 收藏0
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  如何簡單形象又有趣地講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？

  ...，訓(xùn)練好的分類器就可以在新來的特征向量上工作了。1. 神經(jīng)元咱們假設(shè)分類器的輸入是通過某種途徑獲得的兩個(gè)值，輸出是0和1，比如分別代表貓和狗。現(xiàn)在有一些樣本：大家想想，最簡單地把這兩組特征向量分開的方法是啥...

  toddmark 2019-04-25 18:00 評(píng)論0 收藏0
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  【DL-CV】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的補(bǔ)充

  ...由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的許多細(xì)節(jié)并未過分深入（比如層數(shù)和每層神經(jīng)元數(shù)的設(shè)定，過擬合等），初建的網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上和真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)還是有一定差距的。本篇將對(duì)這些細(xì)節(jié)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行補(bǔ)充，以便更好地理解和使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)...

  zsy888 2019-06-26 18:33 評(píng)論0 收藏0
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  【DL-CV】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的補(bǔ)充

  ...由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的許多細(xì)節(jié)并未過分深入（比如層數(shù)和每層神經(jīng)元數(shù)的設(shè)定，過擬合等），初建的網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上和真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)還是有一定差距的。本篇將對(duì)這些細(xì)節(jié)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行補(bǔ)充，以便更好地理解和使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)...

  Dr_Noooo 2019-07-30 17:29 評(píng)論0 收藏0
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  全連接網(wǎng)絡(luò)到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步推導(dǎo)

  ...維灰度圖轉(zhuǎn)換成一維向量，其中每個(gè)像素點(diǎn)代表一個(gè)輸入神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)。圖像2每個(gè)像素被映射為向量元素，向量中的每個(gè)元素又代表ANN中的神經(jīng)元。由于圖像有3x3=9個(gè)像素點(diǎn)，那么輸入層（Input Layer）將有9個(gè)神經(jīng)元。由于ANN結(jié)構(gòu)通...

  zhunjiee 2019-04-25 18:26 評(píng)論0 收藏0
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  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

  閱讀目錄1. 神經(jīng)元模型2. 感知機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3. 誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?. 常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型5. 深度學(xué)習(xí)6. 參考內(nèi)容目前，深度學(xué)習(xí)（Deep Learning，簡稱DL）在算法領(lǐng)域可謂是大紅大紫，現(xiàn)在不只是互聯(lián)網(wǎng)、人工智能，生活中的各大領(lǐng)域...

  starsfun 2019-04-25 18:02 評(píng)論0 收藏0
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  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的原理與在OpenCV中的應(yīng)用

  ...穩(wěn)定、計(jì)算能力超強(qiáng)的計(jì)算機(jī)，其中的信息處理單元就是神經(jīng)元（Neuron）。神經(jīng)元是大腦處理信息的最小單元，它的結(jié)構(gòu)如下圖：Figure 1. 神經(jīng)元結(jié)構(gòu)這個(gè)圖抽象一下，由三部分組成：細(xì)胞體（Cell Body）、樹突（Dendrite）、軸突（...

  韓冰 2019-04-25 18:02 評(píng)論0 收藏0
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  分析 Dropout

  ...練單個(gè)DNN。 DNN網(wǎng)絡(luò)將Dropout率設(shè)置為 p，也就是說，一個(gè)神經(jīng)元被保留的概率是 1-p。當(dāng)一個(gè)神經(jīng)元被丟棄時(shí)，無論輸入或者相關(guān)的參數(shù)是什么，它的輸出值就會(huì)被設(shè)置為0。 丟棄的神經(jīng)元在訓(xùn)練階段，對(duì)BP算法的前向和后向階段都...

  JellyBool 2019-07-30 15:16 評(píng)論0 收藏0
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  聊一聊深度學(xué)習(xí)中常用的激勵(lì)函數(shù)

  ? 大家都知道，人腦的基本計(jì)算單元叫做神經(jīng)元。現(xiàn)代生物學(xué)表明，人的神經(jīng)系統(tǒng)中大概有860億神經(jīng)元，而這數(shù)量巨大的神經(jīng)元之間大約是通過1014?1015個(gè)突觸連接起來的。上面這一幅示意圖，粗略地描繪了一下人體神經(jīng)元與...

  hellowoody 2019-07-31 11:14 評(píng)論0 收藏0
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  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)推導(dǎo)

  ...（Convolutional Neural Network, CNN）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)神經(jīng)元都只影響鄰層的一部分神經(jīng)元，具有局部感受野，因此，網(wǎng)絡(luò)具有極強(qiáng)的捕捉局部特征的能力；另一方面，通過權(quán)值共享和池化，顯著地降低了網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算復(fù)雜度，...

  Binguner 2019-04-25 18:03 評(píng)論0 收藏0