神经元模型

神经网络（三）：神经网络

虽然搭建模型的过程并不复杂，但得到的神经元模型也没有太多的新意，比如使用sigmoid函数作为激活函数，则得到的神经元模型就是逻辑回归。
tgbaggio·2018-10-18 11:33

【西瓜书笔记】——神经网络

本文对应周志华——《机器学习》第五章·神经网络1、神经元模型神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。
20斤芹菜肉包子·2018-10-14 22:19

神经网络学习 之 M-P模型

阅读更多神经网络学习之M-P模型这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型(McCulloch-PittsModel)，也称为神经网络的一个处理单元(PE,ProcessingElement)。
huangyongxing310·2018-10-09 16:00

基于神经网络的目标检测论文之神经网络基础：梯度下降和误差反向传播算法

第二章深度神经网络的理论基础2.1神经网络的结构2.1.1人工神经元模型神经网络的设计是类比人类大脑进行设计的，神经生物学家将人工神经网络视为一种解释神经生物现象的研究方法。
name_s_Jimmy·2018-10-07 10:52

神经网络基础知识学习笔记

教材选用《人工智能及其应用（第五版）》，蔡自兴等著；1.了解人工神经网络的基本特性和结构；人工神经元模型人工神经元由n个输入xi和一个输出y(t)组成，b为神经元阈值，wij为连接权系数，f()为输出变换函数
qiufeng1ye·2018-09-29 14:05

神经网络（一）：神经元模型与逻辑回归

文章目录一、仿生学二、神经元三、Sigmoid神经元与二元逻辑回归四、广告时间一、仿生学在经典的机器学习领域，有很多不同类型的模型，它们大致可以分为两类：一类是比较注重模型可解释性的传统统计模型，比如线性回归和逻辑回归；另一类是侧重于从结构上“模仿”数据的机器学习模型，比如监督式学习SVM和非监督式学习KMeans。这些模型虽然在结构和形态上千差万别，但它们有一个共同的建模理念，就是首先对数据做假
tgbaggio1·2018-09-28 16:21

BP神经网络：计算原理详解和MATLAB实现

人工神经元模型BP神经网络：BP神经网络计算原理：归一化训练集、验证集、测试集，什么关系？
奔跑的Yancy·2018-09-25 17:57

大数据----机器学习---神经网络

1.神经网络与深度学习的发展历程：2.神经网络与大脑神经元神经网络的起源、结构、个体间的信息交互方式是以我们大脑神经元为模板的，我们的大脑神经元如下所示：3.神经网络源头--M-P神经元模型M-P模型问题
j_ys·2018-09-25 16:57

脉冲神经网络基础性知识

2、现在流行的人工神经网络所使用的神经元模型（例如ReLU）都是第二代神经元模型。
Star_ACE·2018-09-16 14:02

神经网络----BP神经网络

二、原理（1）神经元模型神经元模型基本上包括多个输入（类似突触），这些输入分别被不同的权值相乘（收到的信号强度不同），然后被一个数学函数用来计算决定是否激发神经元。
yushiyin1314·2018-09-10 23:01

深度学习之美——M-P神经元模型

M-P神经元模型是什么简单来说，神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行处理信息的算法模型。
nk1212582·2018-09-08 14:23

[DataAnalysis]机器学习算法——BP神经网络原理简介

M-P神经元模型神经元接收到来自个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收的总输入值将于神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的输出。
TOMOCAT·2018-09-06 18:22

Tensorflow笔记四：神经网络的优化

一，基本概念（1）神经元模型：用数学公式表示为;f为激活函数，神经网络是以神经元为基本单元构成的。（2）激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。
被选召的孩子·2018-09-01 20:52

Tensorflow笔记——(四)神经网络优化

神经元模型：用数学公式表示为：f(xw+b)，f()为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。
90後_小熊大·2018-09-01 13:14

机器学习入门-神经网络&BP算法的实现

在MP神经元模型之中，神经元接收到来自其它n个神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接2进行传递，神经元接收到的总输入值与神经元的阈值进行比较，然后通过激活函数处理以产生神经元的输出。
CallMeSP·2018-08-09 14:14

机器学习 第五章 神经网络

5.1神经元模型5.2感知机与多层网络6.3误差逆传播算法5.4全局最小与局部极小5.5其他常见神经网络5.6深度学习5.1神经元模型神经网络中最基本的单位是神经元模型，在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连
Cold__Winter·2018-08-04 20:41

Tensorflow学习之神经网络优化

一、损失函数神经元模型：用数学公式表示为：，f为激活函数，神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。
一只呱呱呱啊·2018-08-03 16:41

Tensorflow学习之神经网络优化

一、损失函数神经元模型：用数学公式表示为：，f为激活函数，神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。
一只呱呱呱啊·2018-08-03 16:41

Tensorflow笔记之【神经网络的优化】

神经元模型用数学公式表示为，其中f为激活函数，模型示意图如下激活函数引入非线性激活因素，提高模型的表达力，常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh其它概念神经网络的复杂度：可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示
不理不理不理左卫门·2018-07-30 11:51

Brian2学习教程——Intro to Brian part 3: Simulations

英文原文：brian2官方tutorials中文翻译：【Brian2学习教程之三】IntroductiontoBrianpart3:Simulations本文首先对仿真中涉及到的神经元模型进行介绍，并对最后一个例程的实现机制进行分析
lemonade_117·2018-07-22 17:32

机器学习——前馈神经网络

一、神经网络基础1.神经元模型神经网络中最基本的单元是神经元模型（neuron）。
NeilZhang·2018-07-21 20:00

吴恩达机器学习笔记 —— 9 神经网络学习

本章讲述了神经网络的起源与神经元模型，并且描述了前馈型神经网络的构造。
xingoo·2018-07-20 23:00

Tips：神经网络画图

画的一个M-P神经元模型：  最后可以另存为图片的格式，我的powerpoint是2016版本，png格式要比jpg清楚，上传的是jpg格式。  
folk_·2018-07-17 00:00

Tensorflow学习笔记 (基础-第一篇)------ 搭建神经网络，总结搭建八股

----内容1、基本概念2、神经网络的参数3、神经网络的搭建4、反向传播5、搭建神经网络的八股一、基本概念计算机中的神经元模型：·庞大的神经网络是基于神经元结构的，是输入乘以权重，再求和，再过非线性函数的过程
David_Hdw·2018-07-16 22:11

《机器学习（周志华）》——第5章 神经网络

1、神经元模型（1）神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。（2）神经网络中最基本的成分是神经元（neuron）模型。
Zessay·2018-07-09 00:00

AI（007） - 笔记 - 感知机（Perceptron）和多层感知机（Multi-Layer Perceptron）

之前并未做过笔记，所以这篇文章是对以下内容回顾，对应：第六周：（02）感知机第六周：（03）多层感知机和反向传播维基百科（en）“Backpropagation”词条《机器学习》（西瓜书）：第5章神经网络-5.1神经元模型
沙沙的兔子·2018-06-20 00:59

机器学习算法系列(七)

本篇博客主要分享学习了神经网络的相关知识、原理、实例与扩展，包括基本的神经元模型、梯度下降法、BP算法、多层前馈神经网络及相关各个环节的优化处理等；六、神经网络最基本的成分为神经元模型，如下M-P神经元模型
Enjoy_endless·2018-06-15 17:04

TensorFlow学习5：神经网络优化

神经元模型用数学公式表示为：f为激活函数。引入非线性激活因素，提高模型的表达力。常见的激活函数有relu，sigmoid，tanh等。损失函数用来预测表示预测值（y）与已知答案（y_）的差距。
崔业康·2018-06-14 15:37

机器学习（周志华）读书笔记---第5章 神经网络

5.1神经元模型M-P模型激活函数：sigmoid函数5.2感知机与多层网络感知机感知机学习单层感知机只能解决线性可分问题，对于非线性可分问题，使用多层感知机多层前馈神经网络（MLP）5.3误差逆传播算法
铭宇要做后端攻城狮·2018-06-14 00:00

神经网络Neural Network

人工神经元模型输入信号：X=[x1,x2,x3,...,xn];输出结果：y=f(u+b),其中u=∑wixi人工神经网络的学习过程也叫做训练，指的是神经网络在受到外部环境的刺激下调整神经网络的参数，是神经网络以一种新的方式对外部环境作出反应的一个过程
Vince_zzhang·2018-06-10 11:06

Tensorflow学习笔记-神经网络优化

神经网络优化神经元模型：神经网络的基本单位激活函数：映入非线性激活因素，提高模型的表达力。
Vapor_·2018-06-09 16:26

深度学习-神经元（neuron）与感知机（perceptron）

一，神经元模型神经元模型是神经网络中最基本的组成成分（这一概念来源于生物神经网络中，通过电位变化表示“兴奋”的生物神经元。）
天才的汉堡叔叔·2018-05-15 19:26

中国大学MOOC-人工智能实践：Tensorflow笔记-课程笔记 Chapter4

（这里推一波中国大学MOOC，很好的学习平台，质量高，种类全，想要学习的话很有用的）本篇是第四章的学习笔记,前三章的可以点击我阅读.Chapter4神经网络的优化4.1损失函数神经元模型激活函数(activationfunction
tuzixini·2018-05-12 09:02

（数据科学学习手札34）多层感知机原理详解&Python与R实现

而我们在机器学习中广泛提及的神经网络学习就是机器学习与神经网络的交叉部分，本篇就将介绍基本的神经元模型、感知机模型的知识以及更进一步的多层感知机的具体应用（注意，本篇介
费弗里·2018-05-07 20:00

脉冲神经网络

第一代神经网络是感知器，它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。第二代神经网络包括比较广泛，包括应用较多的BP神经网络。
lu_fun·2018-05-07 09:00

神经元拟合原理

一单个神经元模型计算公式公式中：z为输出结果；x为输入；w为权重；b为偏执值。w和b可以理解为两个变量。
cakincqm·2018-04-24 20:32

多层感知器的基本特征

下面的三点揭示了多层感知器的基本特征：1.网络中每个神经元模型包含一个可微的非线性激
ForeverStrong·2018-04-22 18:33

人工智能实践：TensorFlow笔记学习（四）—— 神经网络优化

神经网络优化大纲4.1损失函数4.2学习率4.3滑动平均4.4正则化4.5神经网络搭建八股目标掌握神经网络优化方法4.1损失函数神经元模型：用数学公式表示为：，f为激活函数。
skytoby·2018-04-14 18:14

深度学习入门——神经元

下图是一个典型的神经元模型：包含有3个输入，1个输出，以及2个计算功能。注意：深度学习中所说的连接其实都是一个数学意义上的权值。
ClareQi·2018-04-04 14:37

深度学习入门——神经元

下图是一个典型的神经元模型：包含有3个输入，1个输出，以及2个计算功能。注意：深度学习中所说的连接其实都是一个数学意义上的权值。
ClareQi·2018-04-04 14:37

自适应线性神经元

1、线性神经元模型这里先说一下，一般我们学习映射问题，都是先从“线性映射”开始，然后深入到“非线性映射”，之间最主要的差别就是映射函数f(x):X---->Y,到底是线性的，还是非线性的。
aaakirito·2018-03-27 11:34

Python实现人工神经网络

人工神经元模型人工神经元是人工神经网络操作的基本信息处理单位。它是人工神经网络的设计基础，一个人工神经元对输入信号X=[x1,x2,x3...xm]T的输出为y。
狄克推多er·2018-03-12 22:21

神经元模型和BP网络

神经元模型+神经网络定义：具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。是机器学习与神经网络这两个学科的交叉部分。
loveitlovelife·2018-01-15 20:07

人工智障学习笔记——深度学习(1)神经网络

机器模拟的神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。
九日王朝·2017-12-26 15:33

python机器学习之神经网络（一）

python有专门的神经网络库，但为了加深印象，我自己在numpy库的基础上，自己编写了一个简单的神经网络程序，是基于Rosenblatt感知器的，这个感知器建立在一个线性神经元之上，神经元模型的求和节点计算作用于突触输入的线性组合
Jeffrey_Cui·2017-12-20 08:02

使用python实现ANN

神经网络的最基本的成分是神经元模型，也就是最简单的神经元模型。“M-P模型”如上图所示，神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些信号通过带权重的链接进行传递。神经元接收到的总输
S大幕·2017-12-20 08:33

人工神经网络基本原理之神经元模型

姓名：高强学号：17011210057转载自：http://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/54134210，有删改【嵌牛导读】：本文主要介绍神经网络的神经元模型
高强0323·2017-12-17 00:45

【深度学习】神经网络简述

神经网络=人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）M-P模型（McCulloch-Pitts神经元模型）的三个功能：1、能接受n个M-P模型传递过来的信号2、能够在信号的传递过程中为信号分配权重
ChenVast·2017-12-15 17:06

【深度学习】神经网络简述

神经网络=人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）M-P模型（McCulloch-Pitts神经元模型）的三个功能：1、能接受n个M-P模型传递过来的信号2、能够在信号的传递过程中为信号分配权重
ChenVast·2017-12-15 17:06

神经网络基本原理-4.1神经网络之单个神经元模型

本节主要内容：不用大脑做类比的快速简介单个神经元建模生物动机和连接作为先行分类器的单个神经元常用的激活函数快速简介：在不诉诸大脑的类比的情况下，依然是可以对神经网络算法进行介绍的。在线性分类一节中，在给出图像的情况下，是使用s=Wx来计算不同视觉类别的评分，其中W是一个矩阵，x是一个输入列向量，它包含了图像的全部像素数据。在使用数据库CIFAR-10的案例中，x是一个[10x3072]的矩阵，所以
hongxue8888·2017-12-07 17:13
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