搭建简单的神经网络：进行回归分析 ...

记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow，各种sess.run()，头都绕晕了。自从接触pytorch以来，一直想写点什么。曾经在2017年5月，Andrej Karpathy发表的一篇Twitter，调侃道：l've been using PyTorch a few ...

多输出神经网络如图 输出层有多个神经元 这时，h(x)是一个向量。 当运用在图像识别领域时 如果输出是 \[{h_\Theta }\left( x \right) = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}1\\0\\0\end{array ...

最后能得到99%的准确率 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=8613 深度学习无处不在。在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。 准备数据集 出于演示目的，我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。如下所示：​ 通常，对于深度学习 ...

简化的网络模型 复杂的网络模型 ...

Keras介绍   Keras是一个开源的高层神经网络API，由纯Python编写而成，其后端可以基于Tensorflow、Theano、MXNet以及CNTK。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果。Keras适用的Python版本是：Python 2.7-3.6 ...

最近在学习pytorch框架，给大家分享一个最最最最基本的用pytorch搭建神经网络并且训练的方法。本人是第一次写这种分享文章，希望对初学pytorch的朋友有所帮助！ 一、任务 首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务： 让我们的神经网络学会逻辑异或运算，异或运算也就是俗称的“相同取 ...