神经网络算法以及Tensorflow的实现 一、多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 多层向前神经网络由三部分组成：输入层(input layer), 隐藏层 (hidden layers), 输入层 (output ...

layer） 2.卷积神经网络的优势： 第一个特点和优势就是：局部感知 在传统神经网络中每个 ...

指数衰减法： 公式代码如下： 　　变量含义： 　　decayed_learning_rate：每一轮优化时使用的学习率 　　learning_rate：初始学习率 　　decay_rate：衰减系数 　　decay_steps：衰减速度，通常表示完整的使用一遍训练数据所需 ...

转自：http://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一、CNN的引入 在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得 ...

　　TensorFlow本身是分布式机器学习框架，所以是基于深度学习的，前一篇TensorFlow简易学习[2]:实现线性回归对只一般算法的举例只是为说明TensorFlow的广泛性。本文将通过示例TensorFlow如何创建、训练一个神经网络。 　　主要包括以下内容： 　　　　神经网络基础 ...

1、神经网络结构 上次分享了tensorflow的基础知识，今天我们就通过实现一个简单的神经网络来将知识点串联起来，目标是用神经网络来预测 一个分类问题：在输入x1（零件长度）和x2（零件质量）的情况下预测零件是否合格（y=0或1）。 网络的结构很简单，输入层两个神经元，隐层6个神经元，输出层 ...

一、循环神经网络简介 　　循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。循环神经网络刻画了一个序列当前的输出与之前信息的关系。从网络结构上，循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面节点的输出。 下图展示了一个典型的循环神经网络。 循环神经网络的一个重要的概念 ...

一、完善常用概念和细节 1、神经元模型： 　　之前的神经元结构都采用线上的权重w直接乘以输入数据x，用数学表达式即，但这样的结构不够完善。 　　完善的结构需要加上偏置，并加上激励函数。用数学公式表示为：。其中f为激励函数。 　　神经网络就是由以这样的神经元为基本单位构成 ...