使用python实现深度神经网络 2（转）
乎是没有办法的事，要想真正学会深度学习，没有一定的数学基础（高等数学、线性代数、概率论、信息论等），（ ...
原文：使用python实现深度神经网络 4（转）
https: blog.csdn.net oxuzhenyi article details 使用浅层神经网络识别图片中的英文字母 一 实验介绍 . 实验内容 本次实验我们正式开始我们的项目：使用神经网络识别图片中的英文字母。 激动人心的时刻到了，我们将运用神经网络的魔力，解决一个无法使用手工编程解决的问题。如果你 自认为 是一个程序员，本次实验结束后，你将变得与其他只会手工编写程序的程序员不同 ...
2018-07-10 15:12 0 958 推荐指数：
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Python——tensor概念 Pytorch包 深度神经网络 (转)
转自： https://blog.csdn.net/perfect2011/article/details/120255629 pytorch 和tensorflow 中最重要的概念就是tensor了，tensorflow 这个框架的名字中很直白，就是tensor的流动， 所以学习深度学习 ...
简单的深度神经网络实现——使用PyTorch
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 ...
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实现我们分类数字的网络 好，让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字。 我们用Python (2.7) 来实现。只有 74 行代码！我们需要的第一个东西是 MNIST数据。如果有 github 账号，你可以将这些代码库克隆下来 ...