摘要：
简介 Hopfield Network (霍普菲尔德网络)，是 Hopfield 在1982年提出的一种基于能量的模型，发表的文章是 Neural networks and physical systems with emergent collective computational abiliti 阅读全文
摘要：
Mikolov T , Chen K , Corrado G , et al. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space[J]. Computer ence, 2013. 源码：https://github.com/da 阅读全文
摘要：
循环神经网络 简介 循环神经网络（Recurrent Neural Networks， RNN） 是一类用于处理序列数据的神经网络。之前的说的卷积神经网络是专门用于处理网格化数据（例如一个图像）的神经网络，而循环神经网络专门用于处理序列数据（例如$x^{(1)},x^{(2)},···,x^{(T) 阅读全文
摘要：
梯度在神经网络中的作用 在谈梯度消失和梯度爆炸的问题之前，我们先来考虑一下为什么我们要利用梯度，同时铺垫一些公式，以便于后面的理解。 存在梯度消失和梯度爆炸问题的根本原因就是我们在深度神网络中利用反向传播的思想来进行权重的更新。即根据损失函数计算出的误差，然后通过梯度反向传播来减小误差、更新权重。 阅读全文
摘要：
卷积神经网络 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）又叫卷积网络（Convolutional Network），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积神经网络一词中的卷积是一种特殊的线性运算。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来 阅读全文
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概率 高斯分布 高斯分布（Gaussian Distribution） 又叫正态分布（Normal Distribution）, 记作$N（μ,σ^2）$,概率密度和为 1。 \[ P(x)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi} \sigma} e^{-\frac{1}{2\sigma^2}( 阅读全文
摘要：
简述 深度前馈网络(deep feedforward network), 又叫前馈神经网络(feedforward neural network)和多层感知机(multilayer perceptron, MLP) . 深度前馈网络之所以被称为网络(network)，因为它们通常由许多不同的符合函数 阅读全文
摘要：
Keywords reasoning 推理 Deductive reasoning(for a basic logic) 演绎推理 analogy 类比；比喻 /əˈnælədʒi/ definition of terminology /ˌtɜːmɪˈnɒlədʒi/术语的定义 propositio 阅读全文
摘要：
基础概念 错误率：分类错误的样本数占总数的比例。 准确率/精度：分类正确的样本占总数的比例。 误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。 训练误差/经验误差：学习器在训练集上的误差。 泛化误差：在新样本上的误差。 测试集：测试学习器对新样本的判别能力。测试集应该尽量与训练集互斥，即测试样 阅读全文
摘要：
离研究生开学还有两个月整，要迎来新的人生阶段了，是时候总结一下我的本科生涯和立下下半年的flag了，也是给研究生生涯打下良好的基础！ 莫忘少年凌云志,曾许天下第一流 2020年7月 本科答辩已经结束了一个多月了，毕业证和学位证也拿到手三个星期了。在踏入新的学习阶段之前，是时候总结一下本科这四年了。发 阅读全文