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 ...

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 ...

1 卷積神經網絡簡介　 　　在介紹卷積神經網絡（CNN）之前，我們需要了解全連接神經網絡與卷積神經網絡的區別，下面先看一下兩者的結構，如下所示： 　　圖1 全連接神經網絡與卷積神經網絡結構 　　雖然上圖中顯示的全連接神經網絡結構和卷積神經網絡的結構直觀上差異比較大，但實際上它們的整體架構 ...

上一篇文章我們介紹的線性模型的求解，但有很多模型是非線性的，比如： 這里表示有兩個輸入，一個輸出。 現在我們已經不能采用y=ax+b的形式去定義一個函數了，我們只能知道輸入變量的數量，但不知道某個變量存在幾次方的分量，所以我們采用一個神經網絡去定義一個函數。 我們假設 ...

本文將介紹如何采用卷積神經網絡（CNN）來處理Fashion-MNIST數據集。 程序流程如下： 1、准備樣本數據 2、構建卷積神經網絡模型 3、網絡學習（訓練） 4、消費、測試 除了網絡模型的構建，其它步驟都和前面介紹的普通神經網絡的處理完全一致，本文就不重復介紹了，重點講一下模型 ...

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 ...

卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經網絡, 在計算機視覺等領域被廣泛應用. 本文將簡單介紹其原理並分析Tensorflow官方提供的示例. 關於神經網絡與誤差反向傳播的原理可以參考作者的另一篇博文BP神經網絡與Python實現. 了解 ...

在神經網絡中，廣泛的使用反向傳播和梯度下降算法調整神經網絡中參數的取值。 梯度下降和學習率： 　　假設用 θ 來表示神經網絡中的參數， J(θ) 表示在給定參數下訓練數據集上損失函數的大小。 　　那么整個優化過程就是尋找一個參數θ， 使得J(θ) 的值 ...