theano學習指南1（翻譯）
theano學習指南，主要翻譯官方文檔 基礎知識 本學習指南不是一份機器學習的教程，但是首先我們會對其中的概念做一個簡單的回顧，以確保我們在相同的起跑線上。大家還需要下載幾個數據庫，以便於跑這個指南里面的程序。 theano下載安裝 在學習每一個算法的時候，大家都需要下載安裝相應的文件 ...
原文：theano學習指南3（翻譯）-多層感知器模型
本節要用Theano實現的結構是一個隱層的多層感知器模型 MLP 。MLP可以看成一種對數回歸器，其中輸入通過非線性轉移矩陣 Phi 做一個變換處理，以便於把輸入數據投影到一個線性可分的空間上。MLP的中間層一般稱為隱層。單一的隱層便可以確保MLP全局近似。然而，我們稍后還會看到多隱層的好處，比如在深度學習中的應用。 本節只要介紹了MLP的實現，對神經網絡的背景知識介紹不多，感興趣的朋友可以進一步 ...
2013-04-26 13:14 0 4683 推薦指數：
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]. Neurocomputing,2003,51. 多層感知器由簡單的相互連接的神經元或節點組成，如圖1所示。 ...
theano學習指南4（翻譯）- 卷積神經網絡
動機 卷積神經網絡是一種特殊的MLP,這個概念是從生物里面演化過來的. 根據Hubel和Wiesel早期在貓的視覺皮層上的工作 [Hubel68], 我們知道在視覺皮層上面存在一種細胞的復雜分布,這些細胞對一些局部輸入是很敏感的,它們被成為感知野, 並通過這種特殊的組合方式來覆蓋整個視野 ...
theano學習指南2（翻譯）-對數回歸分類器
在本章節中，我們會學習如何用Theano實現最基本的對數回歸分類器。首先，我們會簡單的復習一個這個模型，在這個過程中，大家可以進一步的了解如何把數學表達式和Theano的圖模型結合起來。 數學模型 對數回歸模型是試過線性概率分類器，它有兩個參數，權重矩陣$W$和偏移向量$b$.分類的過程 ...
感知器與多層感知機
感知器 (perceptron) 神經網絡中一種模擬神經元(neuron)的結構，有輸入(input)、輸出(output)、權重(weight)、前饋運算(feed forward)、激活函數(activation function)等部分。單層感知器能模擬邏輯與、邏輯或、邏輯非和邏輯與非 ...
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拓端tecdat|TensorFlow 2.0 keras開發深度學習模型實例：多層感知器（MLP），卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN）
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=15850 在本部分中，您將發現如何使用標准深度學習模型（包括多層感知器（MLP），卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN））開發，評估和做出預測。 開發多層感知器模型 多層感知器模型（簡稱MLP）是標准的全連接神經網絡模型 ...