目錄 神經網絡解決多分類問題例:數字識別 1. 觀察樣本(Visualizing the data) 2. 設計神經網絡(Designing Nural Network) 3. 編寫代價函數計算函數(nnCostFunction ...
Keras介紹 Keras是一個開源的高層神經網絡API,由純Python編寫而成,其后端可以基於Tensorflow Theano MXNet以及CNTK。Keras 為支持快速實驗而生,能夠把你的idea迅速轉換為結果。Keras適用的Python版本是:Python . . 。 Keras,在希臘語中意為 角 horn ,於 年 月份第一次發行,它可以在Windows, Linux, Mac ...
2018-10-12 11:25 0 969 推薦指數:
目錄 神經網絡解決多分類問題例:數字識別 1. 觀察樣本(Visualizing the data) 2. 設計神經網絡(Designing Nural Network) 3. 編寫代價函數計算函數(nnCostFunction ...
多輸出神經網絡如圖 輸出層有多個神經元 這時,h(x)是一個向量。 當運用在圖像識別領域時 如果輸出是 \[{h_\Theta }\left( x \right) = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}1\\0\\0\end{array ...
IRIS數據集介紹 IRIS數據集(鳶尾花數據集),是一個經典的機器學習數據集,適合作為多分類問題的測試數據,它的下載地址為:http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/。 IRIS數據集是用來 ...
深度神經網絡(DNN) 深度神經網絡(Deep Neural Networks, 以下簡稱DNN)是深度學習的基礎,而要理解DNN,首先我們要理解DNN模型,下面我們就對DNN的模型與前向傳播算法做一個總結。 1. 從感知機到神經網絡 在感知機原理小結中,我們介紹過感知機的模型,它是 ...
神經網絡簡史 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,在輸出層得到分類結果。但是,Rosenblatt的單層感知機有一個嚴重得不能再嚴重的問題,即它對稍復雜一些的函數都無能為力 ...
摘要:本文主要通過Keras實現了一個分類學習的案例,並詳細介紹了MNIST手寫體識別數據集。 本文分享自華為雲社區《[Python人工智能] 十七.Keras搭建分類神經網絡及MNIST數字圖像案例分析》,作者: eastmount 。 一.什么是分類 ...
說明:這篇文章需要有一些相關的基礎知識,否則看起來可能比較吃力。 1.卷積與神經元 1.1 什么是卷積? 簡單來說,卷積(或內積)就是一種先把對應位置相乘然后再把結果相加的運算。(具體含義或者數學公式可以查閱相關資料) 如下圖就表示卷積 ...