1、神經網絡結構 上次分享了tensorflow的基礎知識，今天我們就通過實現一個簡單的神經網絡來將知識點串聯起來，目標是用神經網絡來預測 一個分類問題：在輸入x1（零件長度）和x2（零件質量）的情況下預測零件是否合格（y=0或1）。 網絡的結構很簡單，輸入層兩個神經元，隱層6個神經元，輸出層 ...

一、循環神經網絡簡介 　　循環神經網絡的主要用途是處理和預測序列數據。循環神經網絡刻畫了一個序列當前的輸出與之前信息的關系。從網絡結構上，循環神經網絡會記憶之前的信息，並利用之前的信息影響后面節點的輸出。 下圖展示了一個典型的循環神經網絡。 循環神經網絡的一個重要的概念 ...

一、深度學習與深層神經網絡 深層神經網絡是實現“多層非線性變換”的一種方法。 深層神經網絡有兩個非常重要的特性：深層和非線性。 1.1線性模型的局限性 線性模型：y =wx+b 線性模型的最大特點就是任意線性模型的組合仍然還是線性模型。 如果只通過線性變換，任意層的全連接神經網絡 ...

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剛學習pytorch，簡單記錄一下 輸出結果： ...

剛開始學習tf時，我們從簡單的地方開始。卷積神經網絡（CNN）是由簡單的神經網絡（NN）發展而來的，因此，我們的第一個例子，就從神經網絡開始。 神經網絡沒有卷積功能，只有簡單的三層：輸入層，隱藏層和輸出層。 數據從輸入層輸入，在隱藏層進行加權變換，最后在輸出層進行輸出。輸出的時候，我們可以使 ...

4.1卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 1.6多通道卷積 原理 對於一個多通道的卷積操作，可以將卷積核設置為一個立方體，則其從左上角開始向右移動然后向下移動，這里設置Padding模式為VALID，步長為1. 注意 ...