您想過神經網路內部是什麼樣子嗎？特徵視覺化是乙個強大的工具，利用這個工具，我們可以深入神經網路並了解它們的執行方式。
我們在
distill
上發布的
新文章詳細**了特徵視覺化，並介紹了一些新技巧！
以我們在
deepdream
中的工作和其他人的大量工作為基礎，我們能夠將乙個強大的視覺模型 (googlenet [
1]) 檢測到的
視覺化。這個視覺模型在多個層上逐步構建抽象：首先，它會檢測邊緣，然後使用這些邊緣檢測紋理，使用紋理檢測圖案，使用圖案檢測物件部分…
但是，神經元本身無法理解世界 - 它們協同作用。所以，我們需要了解它們彼此之間的互動方式。一種方式是探索它們之間的內插。什麼樣的影象可以讓兩個神經元不同程度的同時激發？
在這裡，我們將乙個看上去用於檢測藝術圖案的神經元內插到乙個似乎用於檢測蜥蜴眼睛的神經元中：
您也可以嘗試新增不同的神經元對，自行探索各種可能性：
除了讓您嘗試視覺化之外，我們還探索了各種技術來讓特徵視覺化正常執行，以及讓您利用這些技術體驗視覺化。
distill
致謝非常感謝我們的聯合作者 ludwig schurbert，他對我們的**尤其是互動式視覺化作出了不可思議的貢獻。
您想過神經網路內部是什麼樣子嗎？特徵視覺化是乙個強大的工具，利用這個工具，我們可以深入神經網路並了解它們的執行方式。
我們在
distill
上發布的
新文章詳細**了特徵視覺化，並介紹了一些新技巧！
以我們在
deepdream
中的工作和其他人的大量工作為基礎，我們能夠將乙個強大的視覺模型 (googlenet [
1]) 檢測到的
視覺化。這個視覺模型在多個層上逐步構建抽象：首先，它會檢測邊緣，然後使用這些邊緣檢測紋理，使用紋理檢測圖案，使用圖案檢測物件部分…
但是，神經元本身無法理解世界 - 它們協同作用。所以，我們需要了解它們彼此之間的互動方式。一種方式是探索它們之間的內插。什麼樣的影象可以讓兩個神經元不同程度的同時激發？
在這裡，我們將乙個看上去用於檢測藝術圖案的神經元內插到乙個似乎用於檢測蜥蜴眼睛的神經元中：
您也可以嘗試新增不同的神經元對，自行探索各種可能性：
除了讓您嘗試視覺化之外，我們還探索了各種技術來讓特徵視覺化正常執行，以及讓您利用這些技術體驗視覺化。
distill
致謝非常感謝我們的聯合作者 ludwig schurbert，他對我們的**尤其是互動式視覺化作出了不可思議的貢獻。
神經網路 卷積神經網路
這篇卷積神經網路是前面介紹的多層神經網路的進一步深入，它將深度學習的思想引入到了神經網路當中，通過卷積運算來由淺入深的提取影象的不同層次的特徵，而利用神經網路的訓練過程讓整個網路自動調節卷積核的引數，從而無監督的產生了最適合的分類特徵。這個概括可能有點抽象，我盡量在下面描述細緻一些，但如果要更深入了...
神經網路 卷積神經網路
1.卷積神經網路概覽 來自吳恩達課上一張，通過對應位置相乘求和，我們從左邊矩陣得到了右邊矩陣，邊緣是白色寬條，當畫素大一些時候，邊緣就會變細。觀察卷積核，左邊一列權重高，右邊一列權重低。輸入，左邊的部分明亮，右邊的部分灰暗。這個學到的邊緣是權重大的寬條 都是30 表示是由亮向暗過渡，下面這個圖左邊暗...
神經網路簡介 多層神經網路
如上圖所示，該神經網路有三層。我們標記第一層 也就是輸入層 為a 1 第一層與第二層連線權重為w 1 然後第一層輸入與第一層權重的線性和為z 1 第一層神經元個數為n 1 並依次標記剩餘網路層。可以看出，存在 z l j i 1 n l a l i w l i,j a l w l j a l 1 f...