深度神经网络算法

深度神经网络研究

• 概念
  • • TensorFlow 成为当前最广泛采用的深度学习框架，其流行原因

  • 数据集

  • • tensorflow 数据读取方式
    • • 利用feed_dict机制输入数据
      • 从存储文件中加载数据
      • 使用预先加载的数据集

  • 构建模型

  • 训练/学习过程

  • 模型评估

自1962年Rosenblat提出感知机（Perceptron）以来，深度神经网络（DNN）的基本理念已经初现雏形。而随着Rumelhart、Hinton与Williams于1986年揭示梯度下降算法的原理，DNN的概念才真正具备了实现的可能性。直至近期，DNN才逐渐成为全球人工智能与机器学习领域研究者及工程技术人员最为青睐的技术手段。
当某一算法声名鹊起时，其理论概念的提出往往已历经数十年之久，而相应的计算设备和技术条件却尚未成熟。

概念

神经网络是一种受到生物神经系统启发的计算与学习机制。类似于生物体内的神经元，它们能够从其他细胞（包括神经元或外部环境）接收带有权重的输入信号，随后这些输入经过处理单元进行运算，最终生成二进制或连续型（如概率、预测值）的输出结果。

人工神经网络（ANN）由多个这样的神经元构成，其连接方式可以是随机分布的，也可以按照层级结构进行组织。这些神经元通过一组