如何保存bp神经网络

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计算机视觉怎么给图像分类？KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选（附开源代码）

图像分类问题就是从固定的一组分类中，给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一，尽管它看似简单，却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式：功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的，但实际情况却要复杂得多。 因此，我们将使
行者武松 7年前 2279

TensorFlow系列专题（七）：一文综述RNN循环神经网络

目录： ● 前言 ● RNN知识结构 ● 简单循环神经网络 ● RNN的基本结构 ● RNN的运算过程和参数更新 ● RNN的前向运算 ● RNN的参数更新 一．前言 前馈神经网络不考虑数据之间的关联性，网络的输出只和当前时刻网络的输入相关。然而在解决很多实际
技术小能手 6年前 2111

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

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知与谁同 7年前 917

（2编写网络）自己动手，编写神经网络程序，解决Mnist问题，并网络化部署

基于《神经网络和深度学习》这本绝好的教材提供的相关资料和代码，我们自己动手编写“随机取样的梯度下降神经网络”。为了更好地说明问题，我们先从简单的开始：1、sigmod函数，基本上就是基于定义的； #########helper函数######## #计算sig
禾路 6年前 1125

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

深度学习综述

本文上半部分深入浅出介绍深度学习的基本原理和核心优势，下半部分则详解CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用，并对深度学习技术的未来发展进行展望。 深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著
技术小能手 6年前 3991

新手教程之：循环网络和LSTM指南 (A Beginner’s Guide to Recurrent Networks and LSTMs)

  新手教程之：循环网络和LSTM指南 (A Beginner’s Guide to Recurrent Networks and LSTMs)   　　本文翻译自：http://deeplearning4j.org/lstm.html   　　其他相关教程：
我是wangxiao-23158 8年前 1658

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