在本文中，我们将研究一个卷积神经网络来解决硬币识别问题，并且我们将在Keras.NET中实现一个卷积神经网络。 在这里，我们将介绍卷积神经网络(CNN)，并提出一个CNN的架构，我们将训练它来识别硬币。 什么是CNN?正如我们在本系列的前一篇文章中提到的，CNN是一类经常用于图像分类任务 ...

tf2.0推荐的模型搭建方法是： 继承tf.keras.Model类，进行扩展以定义自己的新模型。 手工编写模型训练、评估模型的流程。 （优点：灵活度高；与其他深度学习框架共通） 以CNN处理单通道图片作为示例： 下面解释一下这种网络构建方法 ...

起源 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。 那么机器学习中的神经网络是如何实现这种模拟的，并且达到一个惊人的良好效果的？ 　　一个神经元通常具有多个树突，主要 ...

1、神经网络包括三层，即输入层，隐层，以及输出层，输入层单纯的传输数据，没有任何计算，只是让数据传输到隐层中。在隐层中，经过计算把计算的结果传输到输出层中， 在输出层里在经过计算传输出去。 同时每个层之间的神经元是没有联系的，层与层之间连接是带有权值的，同时隐层的最后一层和输出层是全连接 ...

神经网络 torch.nn 包可以用来构建神经网络。 前面介绍了 autograd包， nn 依赖于 autograd 用于定义和求导模型。 nn.Module 包括layers（神经网络层）, 以及forward函数 forward(input)，其返回结果 output. 例如我 ...

Hopfield神经网络 简介 一、总结 一句话总结： 【Hopfield和BP同一时期】：BP属于前馈式类型，但是和BP同一时期的另外一个神经网络也很重要，那就是Hopfield神经网络，他是反馈式类型。这个网络比BP出现的还早一点， 【Hopfield网络的权值不是通过训练出来 ...

一、 背景与目的 背景：配置好了theano，弄了gpu， 要学dnn方法。 目的：本篇学习keras基本用法， 学习怎么用keras写mlp，学keras搞文本的基本要点。 二、 准备 工具包： theano、numpy、keras等工具包 数据集： 如果下不来， 可以用迅雷下 ...

keras构造神经网络，非常之方便！以后就它了。本文给出了三个例子，都是普通的神经网络 例一、离散输出，单标签、多分类 例二、图像识别，单标签、多分类。没有用到卷积神经网络（CNN） 例三、时序预测，单标签、多分类。（LSTM） 说明 keras对于神经网络给出的流程图，非常容易理解 ...