com/hxsyl/p/5173494.html 第一节、神经网络基本原理 1. 人工神经元 ( Artificial Neuron ) 模型 人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示： 图1

ConvNetJS 是用 JavaScript 实现的神经网络，同时还有基于浏览器的 demo。它目前支持： 通用的神经网络模型（连接到所有层，非线性） 分类 (SVM/Softmax) 和回归的

卷积神经网络 转载请注明：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional

什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？ 卷积神经网络（ConvNets 或者 CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交

in 11 lines of Python 学习总结而来，关于更详细的神经网络的介绍可以参考从感知机到人工神经网络。 如果你读懂了下面的文章，你会对神经网络有跟深刻的认识，有任何问题，请多多请教 Very

Brain 是一个 JavaScript 神经网络库。下面是一个用它来实现近似 XOR 功能的例子： var net = new brain.NeuralNetwork(); net.train([{input:

layered 旨在实现一个干净的前馈神经网络。它用 Python 3写成，使用 MIT 许可证。如果你想实现神经网络，你可以使用这个库作为指导。 项目主页： http://www.open-open

ConvNetJS是神经网络的一个JavaScript实现，可以让你在浏览器中训练深度网络。目前看来，它最重要的用途是帮助Deep Learning 初学者更快、更直观的理解算法。它当前支持： 常见的神经网络模块（全连接层，非线性）

Google开发了一种可以接受多种形式输入并能生成多种形式输出的算法。 目前，大部分机器学习应用程序都只能关注一个领域。机器翻译一次只能建立一个语言对的模型，而图像识别算法一次只执行一个任务（例如描述图像

3.多CNN模型的改进 4.探讨与思考 扫一扫关注微信号：“布洛卡区” ，深度学习在自然语言处理等智能应用的技术研讨与科普公众号。 来自： http://blog.csdn

百度首席科学家吴恩达在未来论坛上发表了演讲，会后 36氪 对他进行了简短的【独家采访】。 神经网络模型让数据的潜力更大 我们都知道，在海量数据时代，深度学习为人工智能带来了新的机会。这些机会集中在三个地方：文本、图片和语音识别。

前几天，Google DeepMind 公开了一篇新论文《克服神经网络中的灾难性遗忘（Overcoming catastrophic forgetting in neural networks）》，介

味着什么，以及未来的深度学习神经网络的发展方向。 Hinton 和 Yann LeCun 以及 Yoshua Bengio 在深度学习领域有很高的造诣，被誉为“深度学习三巨头”。 他们表示

该笔记用技术教学的方式介绍三种最常见的神经网络架构形式：前馈、卷积和循环，详细介绍了每一种网络的基本论文技术性地介绍了三种最常见的神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。且该文详细介绍了每一种网络的

最近一群来自美国加州大学伯克利分校的学生们目前正在试图通过 Baxter 机器人来学习编写代码，来进一步缩减学习与练习之间的鸿沟。其实这种通过机器人的方式来教给大学生们学习的过程与搭建汽车或组装智能手机的过程非常相似。

Learning （Azure 机器学习） 公开预览版，这项新的服务主要是为 Azure 用户提供开发可预测分析服务或机器学习的方案。 微软称 Azure 机器学习将提供新的分析工具，来自微软 Xbox

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 Pararth Shah 在2012年12月22日的回复，非常经典，得赞数有

10本关于机器学习的最好免费电子书

非常好奇，从家里找到化学物质，混合成棕色的汤，以替换他祖母平时的药。这种孩子式的谋杀祖母的重罪，常常让我忍俊不禁。 规划一种新的机器学习模型的原型，与 George 制作化学毒物的需求类似。对于 数据科学家 来说，翻遍公司去寻找数据

译者：WZL， （36大数据专稿，转载必须标明来源） 在机器学习界叱咤风云多年的支撑向量机算法(SVM)，其发明人不单有奠基统计学习理论的Vapnik（最近跳槽去了Facebook 的FAIR人