LSTM 神經網絡輸入輸出層
今天終於弄明白，TensorFlow和Keras中LSTM神經網絡的輸入輸出層到底應該怎么設置和連接了。寫個備忘。 https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-lstm-models-for-time-series-forecasting ...
原文：[AI開發]零代碼公式讓你明白神經網絡的輸入輸出
img border: px solid rgba , , , 這篇文章的標題比較奇怪，網上可能很少類似專門介紹神經網絡的輸入輸出相關文章。在我實際工作和學習過程中，發現很有必要對神經網絡的輸入和輸出做一個比較全面地介紹。跟之前博客一樣，本篇文章不會出現相關代碼或者公式之類的，還是希望用更直觀的圖文來說明問題，讀者不太可能通過閱讀文章來獲取代碼或者解決方案從而直接應用到實際項目中。由於我主要做CV ...
2020-03-29 12:53 0 2678 推薦指數：
相關推薦
[AI開發]零數學公式告訴你什么是（卷積）神經網絡
大部分介紹神經網絡的文章中概念性的東西太多，而且夾雜着很多數學公式，讀起來讓人頭疼，尤其沒什么基礎的人完全get不到作者想要表達的思想。本篇文章嘗試零公式（但有少量數學知識）說清楚什么是神經網絡，並且舉例來說明神經網絡能干什么。另外一些文章喜歡舉“根據歷史交易數據預測房子價值 ...
大話深度學習：B站Up主麥叔教你零代碼實現圖像分類神經網絡
之前，我在B站發布了“大話神經網絡，10行代碼不調包，聽不懂你打我！”的視頻后，因為簡單易懂受到了很多小伙伴的喜歡！ 但也有小伙伴直呼不夠過癮，因為大話神經網絡只有4個神經元。 也有小伙伴問不寫代碼，是否可以做人工智能。應對這兩個問題，我錄制了新的視頻，來實現一套基於CNN的圖片分類 ...
神經網絡損失函數公式解讀
原文地址：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6437495.html 上面地址是一篇講解DNN的文章，其中部分公式推導過程，自己在這里做一些記錄，方便以后查閱。 上圖公式由下兩圖公式得來，aL = [ 1/ (1 + e-z) ]對z的求導，用到 ...
BP神經網絡的公式推導
如果感覺自己看不懂，那就看看我博客的梯度下降法，博文最后的感知機也算最簡單的BP神經網絡吧，用的也是反饋(w,b)：典型梯度下降法 BP網絡的結構 BP網絡的結構如下圖所示，分為輸入層(Input)，隱含層（Hidden），輸出層(Output)。 輸入層的結點個數取決於輸入的特征個數。 輸出 ...
CNN卷積神經網絡的卷積層、池化層的輸出維度計算公式
卷積層Conv的輸入：高為h、寬為w，卷積核的長寬均為kernel，填充為pad,步長為Stride（長寬可不同，分別計算即可），則卷積層的輸出維度為： 其中上開下閉開中括號表示向下取整。 MaxPooling層的過濾器長寬設為kernel*kernel，則池化層的輸出維度也適用於上述 ...
神經網絡訓練代碼
# 2019/2/7 # In[2]: import numpy # scipy.special for the sigmoid function expit() import scip ...
[AI開發]零代碼分析視頻結構化類應用結構設計
img { border: 2px solid rgba(232, 232, 232, 1) } 視頻結構化類應用涉及到的技術棧比較多，而且每種技術入門門檻都較高，比如視頻接入存儲、編解碼、深度學習 ...