神經網絡環境搭建，windows上安裝theano和keras的流程
今天碰到有朋友問道怎么在windows下安裝keras，正好我剛完成搭建，總結下過程，也算是一個教程吧，給有需要的朋友。 步驟一：安裝python。 這一步沒啥好說的，下載相應的python安裝即可，版本2.7，3.4，3.5都可以，只是裝了什么版本，后續的包都需要對應的版本。我親測 ...
原文：1.搭建神經網絡基本流程
定義添加神經層的函數 .訓練的數據 .定義節點准備接收數據 .定義神經層：隱藏層和預測層 .定義 loss 表達式 .選擇 optimizer 使 loss 達到最小 然后對所有變量進行初始化，通過 sess.run optimizer，迭代 次進行學習： . 主要步驟的解釋： 之前寫過一篇文章TensorFlow 入門講了 tensorflow 的安裝，這里使用時直接導入： 導入或者隨機定義訓練 ...
2017-01-07 15:49 0 11267 推薦指數：
相關推薦
神經網絡的訓練的大致流程
...
1. DNN神經網絡的前向傳播（FeedForward）
1. DNN神經網絡的前向傳播（FeedForward） 2. DNN神經網絡的反向更新（BP） 3. DNN神經網絡的正則化 1. 前言 神經網絡技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫感知機（perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特征向量通過隱含層變換達到輸出層 ...
1. RNN神經網絡模型原理
1. RNN神經網絡模型原理 2. RNN神經網絡模型的不同結構 3. RNN神經網絡-LSTM模型結構 1. 前言 循環神經網絡（recurrent neural network）源自於1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲爾德網絡。 傳統的機器學習算法 ...
1. 從多層感知機到卷積神經網絡
DNN可以用到計算機視覺上么？為什么需要CNN？ 答案是必然的，但是DNN有不少缺點，為此引入CNN。 一般情況下，圖像數據比較大，意味着網絡的輸入層維度也比較大。當然可以對其進行處理，即使這樣，假設處理完后圖像變為2562563的彩色圖，即輸入的維度的值為196608。那么后面的隱藏層的神經 ...
1. 神經網絡基礎：概念及思想
1、什么是神經網絡（Neural Network） “深度學習指的是訓練神經網絡” 從一個房價預測的例子開始： 如果我們已知一些房屋的價格和面積，我們可以通過線性回歸的方法，擬合一條直線，從而找到一個函數，使得我們可以通過房屋的面積來預測房屋價格。但是根據實際，房屋的價格是不能為負數 ...
標准3層神經網絡搭建Demo
上面我們說了神經網絡的基礎知識，根據上章的基礎嘗試搭建一個標准的3層神經網絡，參考https://www.cnblogs.com/bestExpert/p/9128645.html 1.框架代碼 1.>初始化函數 — 設定輸入層節點、隱藏層節點、輸出層節點的數量，設置學習率和各層的權重 ...
python 三層 神經網絡搭建
三層神經網絡，訓練0到9十個數字並測試： 驗證碼的數字和字母識別： 制作訓練和測試數據： ...