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三层BP神经网络的python实现

这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。 下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！ 提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会否提升 1 imp
吞吞吐吐的 6年前 1052

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罗兵 9年前 581

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

极简反传(BP)神经网络

一、两层神经网络（感知机） import numpy as np '''极简两层反传(BP)神经网络''' # 样本 X = np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]) y = np.array([0,0,1,1]
吞吞吐吐的 6年前 898

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罗兵 8年前 535

【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
yabmarlboro 7年前 2950

C云端(MATLAB)测试网络嵌入式带电电测频器监听应用虚拟化测试(钻研开发)

原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。 http://1572091hyl10.blog.51cto.com/1562091/551341 首先介绍一下云端软件(MATLAB)产生历史的记载，
科技小能手 6年前 978

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 5年前 3991

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