原文:百度PaddlePaddle入门-11(网络结构)

前面使用与房价预测相同的简单神经网络解决手写数字识别问题,效果并不理想,原因有两点: 输入数据类型不同。房价预测的输入为离散一维数据。房价预测使用全连接神经网络无法学习到图像二维数据中的空间信息。 模型复杂度不够。因为手写数字识别任务涉及到图像信号,比房价预测任务更加复杂,模型的复杂度也会影响最终的效果,理论上复杂的模型能够表示更复杂的转换关系 从输入到输出 。 本节介绍两种常见的网络结构,全连接 ...

2020-02-10 18:06 0 1147 推荐指数:

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百度PaddlePaddle入门-3(框架)

。 节省大量编写底层代码的精力:屏蔽底层实现,用户只需关注模型的逻辑结构,降低了深度学习入门门槛。 ...

Tue Feb 04 21:24:00 CST 2020 0 2068
百度PaddlePaddle入门-5(Numpy,Random)

Numpy是Numerical Python的简称,是Python中高性能科学计算和数据分析的基础包。Numpy提供了一个多维数组类型ndarray,它具有矢量算术运算和复杂广播的能力, ...

Fri Feb 07 02:27:00 CST 2020 2 705
百度PaddlePaddle入门-9(建模)

和预处理操作。 模型设计:搭建神经网络结构。 训练配置:配置优化器、学习率、训练参数。 ...

Sun Feb 09 17:47:00 CST 2020 0 1220
百度PaddlePaddle入门-6 (Numpy应用)

线性代数 Numpy中实现了线性代数中常用的各种操作,并形成了numpy.linalg线性代数相关的模块。其中包括: diag 以一维数组的形式返回方阵的对角线(或非对角线)元素, ...

Sat Feb 08 02:28:00 CST 2020 0 695
百度PaddlePaddle入门-19(卷积神经网络入门B)

批归一化(Batch Normalization) 批归一化方法方法(Batch Normalization,BatchNorm)是由Ioffe和Szegedy于2015年提出的,已被广泛应用在深度学习中,其目的是对神经网络中间层的输出进行标准化处理,使得中间层的输出更加稳定。 通常我们会对 ...

Mon Mar 09 02:03:00 CST 2020 0 770
百度PaddlePaddle入门-18(卷积神经网络入门A)

主要涵盖如下内容: 卷积神经网络:卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是计算机视觉技术最经典的模型结构。这里主要介绍卷积神经网络的常用模块,包括:卷积、池化等。 图像分类:介绍图像分类算法的经典模型结构,并通过眼疾筛查的案例展示算法 ...

Thu Mar 05 00:02:00 CST 2020 2 1618
百度PaddlePaddle入门-2(使用Numpy构建神经网络

(转载自PaddlePaddle培训课程,https://aistudio.baidu.com) 使用Numpy构建神经网络 本节将使用Python语言和Numpy库来构建神经网络模型,向读者展示神经网络的基本概念和工作过程。 波士顿房价预测 ...

Tue Feb 04 02:50:00 CST 2020 1 880
 
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