神經網絡算法以及Tensorflow的實現 一、多層向前神經網絡(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 多層向前神經網絡由三部分組成：輸入層(input layer), 隱藏層 (hidden layers), 輸入層 (output ...

1.標准卷積神經網絡 標准的卷積神經網絡由輸入層、卷積層（convolutional layer）、下采樣層（downsampling layer）、全連接層（fully—connected layer）和輸出層構成。 卷積層也稱為檢測層 下采樣層也稱為池化層（pooling ...

一、BP神經網絡的概念 BP神經網絡是一種多層的前饋神經網絡，其基本的特點是：信號是前向傳播的，而誤差是反向傳播的。詳細來說。對於例如以下的僅僅含一個隱層的神經網絡模型： watermark/2/text ...

轉自：http://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一、CNN的引入 在人工的全連接神經網絡中，每相鄰兩層之間的每個神經元之間都是有邊相連的。當輸入層的特征維度變得很高時，這時全連接網絡需要訓練的參數就會增大很多，計算速度就會變得 ...

tensorflow變量 在tensorflow中，變量(tf.Variable)的作用就是用來保存和更新神經網絡中的參數，在聲明變量的同時需要指定其初始值。 tensorflow中支持的隨機數生成器： 函數名稱 隨機數分布 主要參數 ...

文章寫的不清晰請大家原諒QAQ　　 這篇文章我們將用 CIFAR-10數據集做一個很簡易的圖片分類器。 在 CIFAR-10數據集包含了60,000張圖片。在此數據集中，有10個不同的類別，每個類別中有6,000個圖像。每幅圖像的大小為32 x 32像素。雖然這么小的尺寸通常給人類識別正確的類別 ...

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、完善常用概念和細節 1、神經元模型： 　　之前的神經元結構都采用線上的權重w直接乘以輸入數據x，用數學表達式即，但這樣的結構不夠完善。 　　完善的結構需要加上偏置，並加上激勵函數。用數學公式表示為：。其中f為激勵函數。 　　神經網絡就是由以這樣的神經元為基本單位構成 ...