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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
6年前
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神经网络的激活函数总结
导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中,我们回答了3个关键的问题: 为什么需要激活函数? 什么样的函数能用作激活函数? 什么样的函数是好的激活函数? 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上
1833619571093157
6年前
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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
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理解计算 从根号2到AlphaGo 第3季神经网络的数学模型
1910年,英国哲学家伯特兰·罗素(Bertrand Russell )和其老师怀特海(Alfred North Whitehead)合著的《数学原理》一书问世,这本书是如此的深奥,尤其对中国人而言,因为直到100多年后的今天,仍然没有完整而权威的中译本(能看
sigai大讲堂
6年前
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深度全解卷积神经网络(附论文)
第一章 引言 一、本文动机 过去几年,计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上(通常简称为 ConvNet 或 CNN),在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前,但相对而言,对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手
6年前
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图神经网络的表达能力与 Weisfeiler-Lehman 测试
云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 你有没有这样的一种感觉,图深度学习就是一堆启发式的东西,有时会起作用,但没有人知道为什么。在本文中,作者讨论了图同构问题,图同构测试的 Weisfeiler
云栖号资讯小哥
4年前
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Keras 中构建神经网络的 5 个步骤
本文讲的是Keras 中构建神经网络的 5 个步骤, 原文地址:5 Step Life-Cycle for Neural Network Models in Keras 原文作者:Jason Brownlee 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github
玄学酱
7年前
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人工智能之神经网络特训班课程过半,这些内容关键点你不能错过
2016 年,谷歌 AlphaGo 下围棋战胜了人类世界冠军李世石;美国白宫发布了人工智能白皮书;微软研发的 AI 语音识别首次超过了人类...人工智能一跃成为产业发展的主要方向、科技进步的关键源动力。 相信很多人都注意到了这一趋势,但现实是:仍有许多朋友对
玄学酱
7年前
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