[神经网络与深度学习（一）]使用神经网络识别手写数字
1.1 感知器 感知器的输出为： wj为权重，表示相应输入对输出的重要性； threshold为阈值，决定神经元的输出为0或1。 也可用下式表示： 其中b=-threshold，称为感知器的偏置。 通过学习算法，能够自动调整人工神经元的权重和偏置。 1.2 ...
原文：深度学习-使用cuda加速卷积神经网络-手写数字识别准确率99.7%
源码和运行结果 cuda：https: github.com zhxfl CUDA CNN C语言版本参考自：http: eric yuan.me 针对著名手写数字识别的库mnist，准确率是 . ,在几分钟内，CNN的训练就可以达到 . 左右的准确率。 参数配置 网络的配置使用Config.txt进行配置 之间是注释，代码会自动过滤掉，其他格式参考如下： 目前代码支持多个卷积层，多个全链接层。 ...
2014-12-01 13:21 16 6096 推荐指数：
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