原文:神經網絡框架

神經網絡算法可以搭建模型做數據預測 . 神經網絡結構 , , , ,四層網絡結構 . 示例代碼 可自定義網絡結構 . 訓練函數 . 預測函數 . 訓練函數和預測函數中調用的激活函數 ...

2019-10-19 17:02 0 528 推薦指數:

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神經網絡:numpy實現神經網絡框架

歡迎訪問個人博客網站獲取更多文章: https://beityluo.space 本文用numpy從零搭建了一個類似於pytorch的深度學習框架 可以用於前面文章提到的MINST數據集的手寫數字識別、也可以用於其他的方面 Github ...

Fri Aug 20 01:57:00 CST 2021 1 179
當今主流的卷積神經網絡框架

LeNet (20世紀90年代):最早最出名的神經網絡之一。 AlexNet(2012) – 2012年,Alex Krizhevsky(和其他人)發布了 AlexNet,它是提升了深度和廣度版本的 LeNet,並在2012年以巨大優勢贏得了 ImageNet 大規模視覺識別挑戰賽 ...

Tue May 29 22:08:00 CST 2018 0 1743
神經網絡框架在線畫圖

2020/2/28更新 用ppt實現神經網絡畫圖 2019/12/15 https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/89334202 寫論文的時候需要畫神經網絡的結構圖,用PPT和VISIO之類的工具畫效率會比較低。 本文 ...

Wed Nov 06 05:38:00 CST 2019 0 1014
Caffe(卷積神經網絡框架)介紹

Caffe(卷積神經網絡框架)Caffe,全稱Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一個清晰,可讀性高,快速的深度學習框架。作者是賈揚清,加州大學伯克利的ph.D,現就職於FaceBook。caffe的官網 ...

Tue Nov 15 18:05:00 CST 2016 0 4947
深層神經網絡框架的python實現

概述 本文demo非常適合入門AI與深度學習的同學,從最基礎的知識講起,只要有一點點的高等數學、統計學、矩陣的相關知識,相信大家完全可以看明白。程序的編寫不借助任何第三方的深度學習庫,從最底層寫起。 第一,本文介紹了什么是神經網絡神經網絡的特點,神經網絡中的BP算法 ...

Fri Aug 10 17:09:00 CST 2018 0 4220
BP神經網絡 [神經網絡 2]

本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感謝原文作者! 1- M-P模型   按照生物神經元,我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單,以便於進行形式化表達,我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素,並把 ...

Fri May 22 22:52:00 CST 2015 0 2157
神經網絡與BP神經網絡

一、神經神經元模型是一個包含輸入,輸出與計算功能的模型。(多個輸入對應一個輸出) 一個神經網絡的訓練算法就是讓權重(通常用w表示)的值調整到最佳,以使得整個網絡的預測效果最好。 事實上,在神經網絡的每個層次中,除了輸出層以外,都會含有這樣一個偏置單元。這些節點是默認存在的。它本質上 ...

Sun Dec 31 23:31:00 CST 2017 0 1533
神經網絡:卷積神經網絡

一、前言 這篇卷積神經網絡是前面介紹的多層神經網絡的進一步深入,它將深度學習的思想引入到了神經網絡當中,通過卷積運算來由淺入深的提取圖像的不同層次的特征,而利用神經網絡的訓練過程讓整個網絡自動調節卷積核的參數,從而無監督的產生了最適合的分類特征。這個概括可能有點抽象,我盡量在下面描述細致一些 ...

Mon Apr 07 19:24:00 CST 2014 41 36475
 
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