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相關源碼可參考最新的實現:https: github.com ronnyyoung EasyML ,中的neural network模塊,后持續更新,包括加入CNN的結構。 一 引言 在前一篇關於神經網絡的文章中,給出了神經網絡中單個神經元的結構和作用原理,並且用梯度下降的方法推導了單個SIMGOID單元的權值更新法則。在文章的最后給了一個例子,我們以一個 維的單位向量作為特征,映射到一維的 , ...
2014-03-09 11:16 74 13035 推薦指數:
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1引言 數字識別是模式識別領域 中的一個重要分支,數字識別一般通過特征匹配及特征判別的傳統方法進行處理。特征匹配通常適用於規范化的印刷體字符的識別,而 特征判別多用於手寫字符識別,這些方法還處於探索階段,識別率還比較低。隨着神經網絡技術的飛速發展,其本身具有的高度並行性、較強的自組織 ...
用Tensorflow實現簡單多層神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 參考文獻 Tensorflow機器學習實戰指南 源代碼見下方鏈接 ReLU激活函數/L1范數版本 Sigmoid激活函數/交叉熵函數版本 數據集及網絡結構 數據集 使用預測出生體重 ...
(Back Propagation)網絡是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組 ...
作者|Vivek Patel 編譯|Flin 來源|towardsdatascience 除非你能學習到一些東西,否則不要重復造輪子。 強大的庫已經存在了,如:TensorFlow,PyTorch,Keras等等。我將介紹在Python中創建多層感知器(MLP)神經網絡的基本知識 ...
跟着這位博主來學習C++的卷積網絡實例,因為作者一直在更新代碼,所以新的代碼和這位博主的分析有所不同;這位博主寫的東西太泛了,沒有講到實質, 可以參考下他分析的類與類之間的關系圖。。 前四節:http://blog.csdn.net ...
多層神經網絡 對於多層神經網絡的訓練,delta規則是無效的,因為應用delta規則訓練必須要誤差,但在隱含層中沒有定義。輸出節點的誤差是指標准輸出和神經網絡輸出之間的差別,但訓練數據不提供隱藏層的標准輸出。 真正的難題在於怎么定義隱藏節點的誤差,於是有了反向傳播算法。反向傳播算法 ...
一、 背景與目的 背景:配置好了theano,弄了gpu, 要學dnn方法。 目的:本篇學習keras基本用法, 學習怎么用keras寫mlp,學keras搞文本的基本要點。 二、 准備 ...