bp神经网络 mnist

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bp神经网络 mnist 相关的博客

（3网络化部署）自己动手，编写神经网络程序，解决Mnist问题，并网络化部署

我们使用google提供的colab，对我们现有的GoNetwork进行适当修改，利用网络资源进行运算。 一、什么是 Colaboratory？ Colaboratory 是一款研究工具，用于进行机器学习培训和研究。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要
禾路 6年前 996

（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

Tensorflow系列专题（四）：神经网络篇之前馈神经网络综述

目录： ● 神经网络前言 ● 神经网络 ● 感知机模型 ● 多层神经网络 ● 激活函数 ● Logistic函数 ● Tanh函数 ● ReLu函数 ● 损失函数和输出单元 ● 损失函数的选择 ● 均方误差损失函数 ● 交叉熵损失函数 ● 输出单元的选择 ●
技术小能手 5年前 2075

一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的
玄学酱 6年前 2345

CNN卷积神经网络

一、BP神经网络回顾 人工全连接神经网络 （1）每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的 （2）当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练               的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢 传统神经网络存在的问题： （1）权
飞天小橘子 5年前 1272

Tensorflow快餐教程(10) - 循环神经网络

循环神经网络 上节介绍了在图像和语音领域里大放异彩引发革命的CNN。但是，还有一类问题是CNN所不擅长的。这类问题的特点是上下文相关序列，比如理解文字。这时需要一种带有记忆的结构，于是，深度学习中的另一法宝RNN横空出世了。 大家还记得第8节中我们讲的人工神
lusing 6年前 3337

UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树：神经网络与决策树完美结合

【新智元导读】UCL、帝国理工和微软的研究人员合作，将神经网络与决策树结合在一起，提出了一种新的自适应神经树模型ANT，打破往局限，可以基于BP算法做训练，在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。 神经网络的成功关键在于其表示学习
技术小能手 5年前 2110

神经网络算法Batch Normalization的分析与展望 | 大牛讲堂

雷锋网(公众号：雷锋网)按：作者罗恒，地平线机器人技术资深算法研究员。2011年博士毕业于上海交通大学，后随Yoshua Bengio从事博士后研究，2014年加入百度深度学习实验室，参与深度学习在搜索中应用、PaddlePaddle研发等工作。2016年加入
青衫无名 6年前 1559

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