W和H表示输入的宽度和长度，W2和H2表示输出特征图的宽度和长度，F表示卷积核长和宽的大小，S表示滑动窗口的步长，P表示边界填充。

而人工神经网络最牛的地方可能就在于，它可以在理论上证明：“一个包含足够多隐含层神经元的多层前馈网络，能以任意精度逼近任意预定的连续函数”。

众所周知，神经网络非常强大，可以将其用于几乎任何统计学习问题，而且效果很好。但是您是否考虑过为什么会这样？为什么在大多数情况下此方法比许多其他算法更强大？

与机器学习一样，这是一个精确的数学原因。简而言之，神经网络模型描述的功能集非常大。但是描述一组功能意味着什么？一组功能如何大？这些概念乍一看似乎很难理解，但是可以正确定义它们，从而阐明为什么某些算法比其他算法更好的原因。

Introduction to PyroP

来源：环球网

【环球网智能报道 记者 张阳】Amy Zhao和她的团队成员正在进行一个新项目研发，名为“时间飞船”（Timecraft）他们希望使用机器学习来帮忙分析重现一幅画作的绘画过程，在他们题为《绘制过去，合成绘画延时视频》的论文中，他们描述了如何利用绘画过程的延时视频训练机器学习算法，以实现重现一幅画作的绘制步骤。

概率模型是使用卷积神经网络实现的，输出的是一段时间跨度很长的视频，论文中，他们提及了如何从艺术风格的转换中获得了灵感，以及在这种转换中，神经网络被用来生成具有特定艺术家风格的艺术作品，或者混合创作不同艺术家风格的作品。

对比于单层神经网络，深度学习就是在单层神经网络的基础上增加了多个隐含层。但随着神经网络的层数不断的增加，它的表现并没有很好的提高，甚至有倒退的现象发生。这个主要是因为以下二个方面的原因：

· 梯度消失

· 过度拟合

在这篇文章，主要对以上二个方面进行分析并提出解决方案。正是这些方案的提出，使得深度学习可以快速的发展。

1. 梯度消失问题

在反向传播的过程当中，成本函数输出的误差值要逐步的向输入层进行传播。在传播的过程中，神经网络对应的权重参数将依据传到本层的误差进行修正。梯度消失问题指的是输出层计算出来的误差值无法反向传播到隐藏层，使得权重参数无法进行修正。如果权重参数无法修正，则隐藏层的存在没有任何的意义。

证券之星消息，根据企查查数据显示旋极信息（300324）新获得一项发明专利授权，专利名为“一种速变信号检测方法和装置”，专利申请号为CN201911379540.4，授权日为2023年12月22日。

专利摘要：本发明公开了一种速变信号检测方法，包括：采集待测设备产生的速变信号，并根据所采集的速变信号，确定待检测特征数据；将所确定的待检测特征数据输入预先训练好的第一概率神经网络模型，确定所述待测设备的工作状况；根据所述待测设备的工作状况，确定对应的第二概率神经网络模型；将所确定的待检测特征数据输入所确定的所述第二概率神经网络模型，确定所述速变信号的状态。本发明还公开了一种速变信号检测装置。

神经网络是 AI 的算法基础。

前些天，我在美国科普网站《量子杂志》（Quanta Magazine），读到一篇

背景

如果我们去网上学习人工神经网络（ANN），会看到像这样的图表，以及关于我们大脑中神经元和突触的引用。