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 ...
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 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 要解决这个问题,我们首先来学习一下什么是神经网络。 神经网络: 它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调 ...
2021-10-23 21:40 2 274 推荐指数:
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, ...
一、计算机和人相互依存 当今社会,计算机在我们的生活和工作中扮演着重要的角色,人类使用计算机帮助他们进行大量的计算,通过计算机让每个人相互通信等等。但时代的进步让我们对计算机的要求越来越高,人类希望 ...
之前我们在使用cnn做图片分类的时候使用了CIFAR-10数据集 其他框架对于CIFAR-10的图片分类是怎么做的 来与TensorFlow做对比。 Caffe Keras 安装 官方安装文 ...
一维数据集上的神经网络 代码实现: 输出结果如下: 卷积层 首先,卷积层输入序列是25个元素的一维数组。卷积层的功能是相邻5个元素与过滤器(长度为5的向量)内积。因为移动步长为1,所以25个元素的序列中一共有21个相邻为5的序列,最终 ...
这个人总结的太好了 , 忍不住想学习一下,放到这里。 为了尊重原创作者,说明一下是转载于:http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 学习总结 1. 简介 神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写 ...
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 ...
深度学习引言 AI是最新的电力 大约在一百年前,我们社会的电气化改变了每个主要行业,从交通运输行业到制造业、医疗保健、通讯等方面,我认为如今我们见到了AI明显的令人惊讶的能量,带来了同样巨大的转变。 什么是神经网络? 神经网络的一部分神奇之处在于,当你实现它之后,你要做的只是输入x,就能 ...