[神經網絡與深度學習（一）]使用神經網絡識別手寫數字
1.1 感知器 感知器的輸出為： wj為權重，表示相應輸入對輸出的重要性； threshold為閾值，決定神經元的輸出為0或1。 也可用下式表示： 其中b=-threshold，稱為感知器的偏置。 通過學習算法，能夠自動調整人工神經元的權重和偏置。 1.2 ...
原文：深度學習-使用cuda加速卷積神經網絡-手寫數字識別准確率99.7%
源碼和運行結果 cuda：https: github.com zhxfl CUDA CNN C語言版本參考自：http: eric yuan.me 針對著名手寫數字識別的庫mnist，准確率是 . ,在幾分鍾內，CNN的訓練就可以達到 . 左右的准確率。 參數配置 網絡的配置使用Config.txt進行配置 之間是注釋，代碼會自動過濾掉，其他格式參考如下： 目前代碼支持多個卷積層，多個全鏈接層。 ...
2014-12-01 13:21 16 6096 推薦指數：
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