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 ...

layer） 2.卷積神經網絡的優勢： 第一個特點和優勢就是：局部感知 在傳統神經網絡中每個 ...

指數衰減法： 公式代碼如下： 　　變量含義： 　　decayed_learning_rate：每一輪優化時使用的學習率 　　learning_rate：初始學習率 　　decay_rate：衰減系數 　　decay_steps：衰減速度，通常表示完整的使用一遍訓練數據所需 ...

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本身是分布式機器學習框架，所以是基於深度學習的，前一篇TensorFlow簡易學習[2]:實現線性回歸對只一般算法的舉例只是為說明TensorFlow的廣泛性。本文將通過示例TensorFlow如何創建、訓練一個神經網絡。 　　主要包括以下內容： 　　　　神經網絡基礎 ...

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、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 ...