自己实践了一下,对神经网络作分类器有了初步了解。 本文主要内容包括: (1) 介绍神经网络基本原理 (2) Matlab实现前向神经网络的方法 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http ...
文章写的不清晰请大家原谅QAQ 这篇文章我们将用CIFAR 数据集做一个很简易的图片分类器。 在CIFAR 数据集包含了 , 张图片。在此数据集中,有 个不同的类别,每个类别中有 , 个图像。每幅图像的大小为 x 像素。虽然这么小的尺寸通常给人类识别正确的类别带来了困难,但它实际上是对计算机模型的简化并且减少了分析图像所需的计算。 CIFAR 数据集 我们可以通过输入模型的大量数字序列将这些图像输 ...
2018-10-22 21:28 0 1824 推荐指数:
自己实践了一下,对神经网络作分类器有了初步了解。 本文主要内容包括: (1) 介绍神经网络基本原理 (2) Matlab实现前向神经网络的方法 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http ...
tensorflow搭建卷积神经网络非常简单,我们使用卷积神经网络对fashion mnist数据集进行图片分类,首先导包: 导入数据集: 查看图片的shape维度: 输出: 由于我们卷积神经网络需要的是四维的数据,也就是一共 ...
转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 ...
1.BP神经网络训练过程论述 BP网络结构有3层:输入层、隐含层、输出层,如图1所示。 图1 三层BP网络结构 3层BP神经网络学习训练过程主要由4部分组成:输入模式顺传播(输入模式由输入层经隐含层向输出层传播计算)、输出误差逆传播(输出的误差由输出层经隐含层传向输入层 ...
1.单一神经元 神经网络是由许许多多的单一神经元构成的,那每一个神经元的实质是什么呢?神经元就干一件事情,叫做非线性变换。如下图所示: 2.神经网络 sigmod激活函数的作用是什么呢?它把一个数从负无穷到正无穷映射为0到1的部分,它只干这么一件事。那什么是神经网络呢?神经 ...
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 ...
主要步骤: 1.准备数据 数据集读入 数据集乱序 将数据集分为训练集和测试集 将输入特征和标签配对,每次喂入神经网络一小撮(batch) 2.搭建网络 定义神经网络中所有可训练参数 3.参数优化 反向传播,不断减少loss 4.测试效果 ...
基于卷积神经网络的ImageNet分类器 作者: Alex Krizhevsky-多伦多大学(加拿大) Ilye Sutskever-多伦多大学 Geoffrey E. Hinton-多伦多 ...