# Back-Propagation Neural Networks# # Written in Python. See http://www.python.org/# Placed in the ...
主要是对 tensorflow 实战google深度学习框架 的第三章中在模拟数据集上训练神经网络的完整程序进行详解, 所利用的神经网络结构图如下 详细代码如下 引入模块的设置,因为实在模拟数据集中运行一个完整的神经网络,因此需要做的事情是引入随机数种子,使得其可以随机产生数据 下面我们对代码进行详细的解读 RandomState :随机数种子功能:随机产生所需数据。这段引入主要是为了引入可以产生 ...
2018-12-18 20:23 0 621 推荐指数:
# Back-Propagation Neural Networks# # Written in Python. See http://www.python.org/# Placed in the ...
目录 前言 正文 step1 建立一个神经网络模型 一个常见的神经网络——完全连接前馈神经网络 本质 举例:手写识别 ...
一、BP神经网络的概念 误差逆传播简称BP算法,BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要特点是:信号前向传播,误差反向传播。如下图为只含一层的隐含层的卷积神经网络。 其大致工作流程为: 第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后达到输出层;第二阶段是误差(各边权重w和阈值)的反向 ...
1 前言 在dl中,有一个很重要的概念,就是卷积神经网络CNN,基本是入门dl必须搞懂的东西。本文基本根据斯坦福的机器学习公开课、cs231n、与七月在线寒老师讲的5月dl班第4次课CNN与常用框架视频所写,是一篇课程笔记。本只是想把重点放在其卷积计算具体是怎么计算怎么操作的,但后面不断 ...
详解卷积神经网络(CNN) 详解卷积神经网络CNN 概揽 Layers used to build ConvNets 卷积层Convolutional layer 池化层Pooling Layer 全连接层 ...
分割线---------------------------------- 这里更新过一次,在朋友的提醒下,我发现这份代码不是很容易懂。我使用了Pytorch给的官方demo重新实现了LeNet, ...
一、卷积神经网络的基本概念 卷积神经网络与普通神经网络的区别在于,卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层(池化层)构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中,一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中,通常包含若干个特征图(featureMap),每个特征图由一些 ...