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相关源码可参考最新的实现:https: github.com ronnyyoung EasyML ,中的neural network模块,后持续更新,包括加入CNN的结构。 一 引言 在前一篇关于神经网络的文章中,给出了神经网络中单个神经元的结构和作用原理,并且用梯度下降的方法推导了单个SIMGOID单元的权值更新法则。在文章的最后给了一个例子,我们以一个 维的单位向量作为特征,映射到一维的 , ...
2014-03-09 11:16 74 13035 推荐指数:
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1引言 数字识别是模式识别领域 中的一个重要分支,数字识别一般通过特征匹配及特征判别的传统方法进行处理。特征匹配通常适用于规范化的印刷体字符的识别,而 特征判别多用于手写字符识别,这些方法还处于探索阶段,识别率还比较低。随着神经网络技术的飞速发展,其本身具有的高度并行性、较强的自组织 ...
用Tensorflow实现简单多层神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 参考文献 Tensorflow机器学习实战指南 源代码见下方链接 ReLU激活函数/L1范数版本 Sigmoid激活函数/交叉熵函数版本 数据集及网络结构 数据集 使用预测出生体重 ...
(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组 ...
作者|Vivek Patel 编译|Flin 来源|towardsdatascience 除非你能学习到一些东西,否则不要重复造轮子。 强大的库已经存在了,如:TensorFlow,PyTorch,Keras等等。我将介绍在Python中创建多层感知器(MLP)神经网络的基本知识 ...
跟着这位博主来学习C++的卷积网络实例,因为作者一直在更新代码,所以新的代码和这位博主的分析有所不同;这位博主写的东西太泛了,没有讲到实质, 可以参考下他分析的类与类之间的关系图。。 前四节:http://blog.csdn.net ...
多层神经网络 对于多层神经网络的训练,delta规则是无效的,因为应用delta规则训练必须要误差,但在隐含层中没有定义。输出节点的误差是指标准输出和神经网络输出之间的差别,但训练数据不提供隐藏层的标准输出。 真正的难题在于怎么定义隐藏节点的误差,于是有了反向传播算法。反向传播算法 ...
一、 背景与目的 背景:配置好了theano,弄了gpu, 要学dnn方法。 目的:本篇学习keras基本用法, 学习怎么用keras写mlp,学keras搞文本的基本要点。 二、 准备 ...