bp神经网络设计步骤

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机器学习之深入理解神经网络理论基础、BP算法及其Python实现

　　人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propag
大黄有故事 7年前 2628

神经网络理论基础及Python实现

一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成; 输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入;隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层; 除去输入层之外，
行者武松 7年前 970

神经网络理论基础及Python实现

一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成; 输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入;隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层; 除去输入层之外，
知与谁同 7年前 917

零基础入门深度学习(四)：循环神经网络

投稿：Intelligent Software Development 团队介绍：团队成员来自一线互联网公司，工作在架构设计与优化、工程方法研究与实践的最前线，曾参与搜索、互联网广告、共有云/私有云等大型产品的设计、开发和技术优化工作。目前主要专注在机器学习
努力酱 7年前 2487

零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络

  在前面的文章系列文章中，我们介绍了全连接神经网络和卷积神经网络，以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。   比如，
lhyxcxy 7年前 4616

学习笔记CB010:递归神经网络、LSTM、自动抓取字幕

递归神经网络可存储记忆神经网络，LSTM是其中一种，在NLP领域应用效果不错。 递归神经网络（RNN），时间递归神经网络（recurrent neural network），结构递归神经网络（recursive neural network）。时间递归神经网
利炳根 6年前 1662

深度学习的关键术语

深度学习已经成为编程界的一股潮流，因为其在许多领域取得了令人难以置信的成功，使其在研究和工业领域广受欢迎。那么到底什么是深度学习呢？深度学习是应用深层神经网络技术：即利用具有多个隐藏层的神经网络结构来解决问题的过程。深度学习是一个过程，如数据挖掘，它采用深度神
【方向】 6年前 3195

大牛的《深度学习》笔记，Deep Learning速成教程

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文由Zouxy责编，全面介绍了深度学习的发展历史及其在各个领域的应用，并解释了深度学习的基本思想，深度与浅度学习的区别和深度学习与神经网络之间的关系。 深度学习，即Deep Learning,是一种学习算法（Learning al
青衫无名 7年前 1462

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