神经网络预测 隐层

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神经网络预测 隐层 相关的博客

可变多隐层神经网络的python实现

说明：这是我对网上代码的改写版本，目的是使它跟前一篇提到的使用方法尽量一致，用起来更直观些。 此神经网络有两个特点： 1、灵活性 非常灵活，隐藏层的数目是可以设置的，隐藏层的激活函数也是可以设置的 2、扩展性 扩展性非常好。目前只实现了一个学习方法：lm（L
吞吞吐吐的 7年前 1237

可变多隐层神经网络的python实现

  说明：这是我对网上代码的改写版本，目的是使它跟前一篇提到的使用方法尽量一致，用起来更直观些。   此神经网络有两个特点： 1、灵活性 非常灵活，隐藏层的数目是可以设置的，隐藏层的激活函数也是可以设置的   2、扩展性 扩展性非常好。目前只实现了一个学习方法
罗兵 9年前 962

基于numpy的前馈神经网络(feedforward neural network)

***代码部分可以直接通过Jupyter Notebook来查看 这几天在上Andrew Ng教授开的Coursera系列课程Deep Learning，总觉得光是看视频和做作业还不够，还是得自己动手写写代码，亲自实现课程里提到的算法内容，于是便有了这篇博客
廖致君 6年前 3279

循环神经网络

RNN是什么 循环神经网络即recurrent neural network，它的提出主要是为了处理序列数据，序列数据是什么？就是前面的输入和后面的输入是有关联的，比如一句话，前后的词都是有关系的，“我肚子饿了，准备去xx”，根据前面的输入判断“xx”很大可
sea-boat 7年前 1386

TensorFlow构建循环神经网络

前言 前面在《循环神经网络》文章中已经介绍了深度学习的循环神经网络模型及其原理，接下去这篇文章将尝试使用TensorFlow来实现一个循环神经网络，该例子能通过训练给定的语料生成模型并实现对字符的预测。这里选择使用最原始的循环神经网络RNN模型。 语料库的准
sea-boat 7年前 1202

深度学习之卷积神经网络经典模型

来源商业新知网，原标题：深度学习之卷积神经网络经典模型 LeNet-5模型 在CNN的应用中，文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年，Yann LeCun教授提出的，它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷
商业新知 5年前 1251

神经网络为什么要归一化

神经网络为什么要归一化 1.数值问题。 无容置疑，归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧，但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7，1.7]。意味着要使神经元有效，tansig( w1*
桃子红了呐 7年前 2052

新手，你需要了解的关于神经网络的所有知识

进行机器学习的很多人容易被神经网络中的各种名词或者概念搞懵，这篇文章将带你了解这些名词或者概念的含义，以便你能更好更全面的了解它们。 神经元（Node）：它是神经网络的基本单位。它获得一定数量的输入和一个偏置值。当信号（值）到达时会乘以一个权值。如果神经元有
aitechyun 7年前 1790

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