深度学习的具体模型及方法 1、自动编码器（AutoEncoder ） 2、稀疏自动编码器(Sparse AutoEncoder) 3、限制波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Mach
RNN是一个循环递归网络，因此在t时刻，网络的输出误差不仅与t时刻的隐含状态有关，也与t时刻之前的所有时刻的隐含状态有关。这一特点，正表明RNN相比传统的隐马尔科夫模型的优势是它充分考虑了历史所有时刻
从这一篇开始就要讲第二个核心结构 神经网络（NN）的实现了。这一部分是个有点大的坑，我会尽我所能地一一说明。在这一篇里面，我们会说明如何把整个神经网络的结构搭建起来。 援引之前用过的一张图： 可以
人类正在慢慢接近世界的本质——物质只是承载信息模式的载体。人脑之外的器官都只是保障这一使命的给养舰队。自从去年 AlphaGo 完虐李世乭，深度学习火了。但似乎没人说得清它的原理，只是把它当作一个黑箱
作者： 水奈樾 人工智能爱好者 博客专栏：http://www.cnblogs.com/rucwxb/ 神经网络是从生物领域自然的鬼斧神工中学习智慧的一种应用。人工神经网络（ANN）的发展
作者： 水奈樾 人工智能爱好者 博客专栏：http://www.cnblogs.com/rucwxb/ 上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点，视神经具有局部感受野，一整张图的识别由多个局部识别
