目录 神经网络的结构 梯度下降法 深度学习 神经网络的结构 当你看到这三个“3”的时候，其实它们还是有着不小的区别，但是我们的大脑可以分辨出来。 现在我们提出一个小问题：一个N*N像素的方格，我们来编写程序判断里面的数字到底是什么？ 要解决 ...

一、神经网络的结构 二、神经网络的变种 　 ①convolutional neural network（卷积神经网络）---->good for image recognition（擅长图像识别） 　 ②long short-term memory network（长短 ...

的例子 这个神经网络一开始的地方有很多神经元，分别对应了$28 x 28$的输入图像中的每个像素， ...

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考虑一个监督学习问题，现在有一些带标签的训练样本(x(i),y(i)).神经网络就是定义一个复杂且非线性的假设hW,b(x)，其中W,b 是需要拟合的参数. 下面是一个最简单的神经网络结构，只含有一个神经元，后面就用下图的形式代表一个神经元： 把神经元看作是一个计算单元，左边的x1,x2 ...

神经网络在机器学习中有很大的应用，甚至涉及到方方面面。本文主要是简单介绍一下神经网络的基本理论概念和推算。同时也会介绍一下神经网络在数据分类方面的应用。 首先，当我们建立一个回归和分类模型的时候，无论是用最小二乘法（OLS）还是最大似然值（MLE）都用来使得残差达到最小。因此我们在建立模型 ...

Tensorflow循环神经网络 循环神经网络 梯度消失问题 LSTM网络 RNN其他变种 用RNN和Tensorflow实现手写数字分类 一.循环神经网络 RNN背后的思想就是利用顺序信息.在传统的神经网络中,我们假设所有输入(或输出 ...

为了参加今年的软件杯设计大赛，这几个月学习了很多新知识。现在大赛的第二轮作品优化已经提交，开始对这四个月所学知识做一些总结与记录。 用TensorFlow搭建神经网络。TensorFlow将神经网络的进行封装，使得深度学习变得简单已用，即使是不懂的深度学习算法原理的人都可以很容易的搭建 ...