最近在github上看到一個很有趣的項目，通過文本訓練可以讓計算機寫出特定風格的文章，有人就專門寫了一個小項目生成汪峰風格的歌詞。看完后有一些自己的小想法，也想做一個玩兒一玩兒。用到的原理是深度學習里的循環神經網絡，無奈理論太艱深，只能從頭開始開始慢慢看，因此產生寫一個項目的想法，把機器學習和深度 ...

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 ...

https://blog.csdn.net/cyhbrilliant/article/details/52694943 廣義回歸神經網絡 GRNN （General Regression Neural Network） 廣義回歸神經網絡是基於徑向基函數神經網絡的一種改進。 結構分析 ...

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網絡結構： 代碼如下： 測試的誤差和准確率： Final test loss and accuracy : [1.3201157276447002, 0.80188304] 下一次更新：LSTM情感分類問題 ...

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 ...

輸出結果： 說明0代表是對列進行求均值，求和操作，1代表對行進行求均值，求和操作 reduction_indices也是相同的作用，是為了和舊版本的兼容，最好 ...

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 ...