一.实验目的: 1.培养学生掌握、使用实用电子线路、计算机系统设计、仿真软件的能力。2.提高学生读图、分析线路和正确绘制设计线路、系统的能力。3.了解原理图设计基础、了解设计环境设置、学习 Altium Designer 软件的功能及使用方法。4.掌握绘制原理图的各种工具、利用软件绘制 ...
一.实验目的: 1.培养学生掌握、使用实用电子线路、计算机系统设计、仿真软件的能力。2.提高学生读图、分析线路和正确绘制设计线路、系统的能力。3.了解原理图设计基础、了解设计环境设置、学习 Altium Designer 软件的功能及使用方法。4.掌握绘制原理图的各种工具、利用软件绘制 ...
图结构数据 注:本节大部分内容(包括图片)来源于"Chapter 2 - Foundations of Graphs, Deep Learning on Graphs",我们做了翻译与重新排版,并增加了一些细节内容。 一、图的表示 定义一(图): 一个图被记为\(\mathcal{G ...
参考:http://python.jobbole.com/82208/ 注:1)# %matplotlib inline 注解可以使Jupyter中显示图片 2)注意包的导入方式 一、使用的Python包 1)numpy numpy(Numerical ...
使用的数据集是MNIST,预期可以达到98%左右的准确率。 该神经网络由一个输入层,一个全连接层结构的隐含层和一个输出层构建。 1.配置库和配置参数 2.加载MNIST数据 3.数据的批处理一 4.创建DNN模型 ...
卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)是深度学习的代表算法之一 。具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类,因此也被称为“平移不变人工神经网络”。随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进,卷积神经网络得到了快速发展,并被应用于 计算机视觉、 自然语言处理等领域 ...
这里我们会用 Python 实现三个简单的卷积神经网络模型:LeNet 、AlexNet 、VGGNet,首先我们需要了解三大基础数据集:MNIST 数据集、Cifar 数据集和 ImageNet 数据集 三大基础数据集 MNIST 数据集 MNIST数据集是用作手写体识别的数据集 ...
人工神经网络概述: 人工神经元模型: 神经网络的分类: 按照连接方式,可以分为:前向神经网络 vs. 反馈(递归)神经网络; 按照学习方式,可以分为:有导师学习神经网络 vs. 无导师学习神经网络; 按照实现功能,可以分为:拟合(回归)神经网络 vs. 分类神经网络 ...
【废话外传】:终于要讲神经网络了,这个让我踏进机器学习大门,让我读研,改变我人生命运的四个字!话说那么一天,我在乱点百度,看到了这样的内容: 看到这么高大上,这么牛逼的定义,怎么能不让我这个技术宅男心向往之?现在入坑之后就是下面的表情: 好了好了,玩笑就开到这里,其实我是真的很喜欢这门 ...