1.标准卷积神经网络 标准的卷积神经网络由输入层、卷积层（convolutional layer）、下采样层（downsampling layer）、全连接层（fully—connected layer）和输出层构成。 卷积层也称为检测层 下采样层也称为池化层（pooling ...

上一篇文章我们介绍的线性模型的求解，但有很多模型是非线性的，比如： 这里表示有两个输入，一个输出。 现在我们已经不能采用y=ax+b的形式去定义一个函数了，我们只能知道输入变量的数量，但不知道某个变量存在几次方的分量，所以我们采用一个神经网络去定义一个函数。 我们假设 ...

在神经网络中，广泛的使用反向传播和梯度下降算法调整神经网络中参数的取值。 梯度下降和学习率： 　　假设用 θ 来表示神经网络中的参数， J(θ) 表示在给定参数下训练数据集上损失函数的大小。 　　那么整个优化过程就是寻找一个参数θ， 使得J(θ) 的值 ...

1.循环神经网络的标准模型 前馈神经网络能够用来建立数据之间的映射关系，但是不能用来分析过去信号的时间依赖关系，而且要求输入样本的长度固定 循环神经网络是一种在前馈神经网络中增加了分亏链接的神经网络，能够产生对过去数据的记忆状态，所以可以用于对序列数据的处理，并建立不同时段 ...

从这篇文章开始，终于要干点正儿八经的工作了，前面都是准备工作。这次我们要解决机器学习的经典问题，MNIST手写数字识别。 首先介绍一下数据集。请首先解压：TF_Net\Asset\mnist_png.tar.gz文件 文件夹内包括两个文件夹：training和validation ...

运行 TensorFlow打开一个 python 终端: 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:• 使用图 (graph) 来表示计算任务.• 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.• 使用 tensor 表示数据 ...

上一篇文章我们介绍了通过神经网络来处理一个非线性回归的问题，这次我们将采用神经网络来处理一个多元分类的问题。 这次我们解决这样一个问题：输入一个人的身高和体重的数据，程序判断出这个人的身材状况，一共三个类别：偏瘦、正常、偏胖。 处理流程如下： 1、收集数据 2、构建神经网络 3、训练 ...

"如果一个算法在MNIST上不work，那么它就根本没法用；而如果它在MNIST上work，它在其他数据上也可能不work"。 ...