bp神经网络解决异或

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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 5年前 2075

【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

浅谈神经网络算法

我们在设计机器学习系统时，特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况，一般的神经网络（BP网络）不需要设计的那么复杂，不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用，是分类问题。本文通过分类的例子，来介绍神经网络。 1.最简
长征6号 8年前 786

【深度学习之美】损失函数减肥用，神经网络调权重（入门系列之六）

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【方向】 7年前 28950

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玉來愈宏 7年前 2357

【深度学习之美】神经网络不胜语， M-P模型似可寻（入门系列之三）

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玉來愈宏 7年前 1904

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【方向】 7年前 31285

用深度学习解决Bongard问题

Bongard问题是苏联计算机科学家Mikhail Bongard提出的。从20世纪60年代，他致力于研究模式识别，并且设计了100个这样的谜题，使之成为评判模式识别能力的一个好基准。而且这些谜题对人和算法都具有挑战性。举个简单例子： 如图所示，左边的6张图片
【方向】 6年前 5108

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