神经网络

看完今天的内容，相信大家对神经网络的智能会有新的认识。

「神经网络的学习方式是否与人类相同，这个问题一直存在争议。」

在本文中，我们将了解深度神经网络的基础知识和三个最流行神经网络:多层神经网络(MLP)，卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。

随着深度学习对算力要求的不断提升，各家公司开始研发生产专用于深度学习、DNN 的运算芯片或基于 FPGA 架构的半定制芯片……

为什么需要激活函数。为什么神经元不能直接计算并将结果转移到下一个神经元？激活函数的意义是什么？

一项新的研究表明，已有200年历史的数学方法或有助于揭示神经网络如何执行诸如预测气候或模拟湍流等复杂任务。

为了更好地理解此类漏洞，研究人员开发了各种技巧来在机器学习模型中隐藏他们自己的样本后门。

这篇博客从两个视角总结现有的深度聚类算法，即聚类模型与神经网络模型。

本文将用 C++ 编写一个 CNN 和一个名为 mlpack 的库来对MNIST数据集进行分类。