創建神經網絡模型 1、構建神經網絡結構，並進行模型訓練 2、可視化模型的參數變化等操作 　　使用tensorboard進行可視化 　　　　1、將需要可視化的操作保存在‘logs’文件夾下 　　　　2、cmd進入logs文件夾所在的父文件路徑 ...

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 ...

基礎概念： 　　卷積神經網絡（CNN）：屬於人工神經網絡的一種，它的權值共享的網絡結構顯著降低了模型的復雜度，減少了權值的數量。卷積神經網絡不像傳統的識別算法一樣，需要對數據進行特征提取和數據重建，可以直接將圖片作為網絡的輸入，自動提取特征，並且對圖形的變形等具有高度不變形。在語音分析和圖像識別 ...

一、神經網絡的實現過程 　　1、准備數據集，提取特征，作為輸入喂給神經網絡 2、搭建神經網絡結構，從輸入到輸出 3、大量特征數據喂給 NN，迭代優化 NN 參數 4、使用訓練好的模型預測和分類 二、前向傳播　　 　 前向傳播就是搭建模型的計算 ...

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 ...

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 ...