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机器学习之深入理解神经网络理论基础、BP算法及其Python实现
人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成,具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP(Back Propag
大黄有故事
7年前
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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
7年前
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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
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BP人工神经网络的介绍与实现
神经网络概念与适合领域 神经网络最早的研究是 40 年代心理学家 Mcculloch 和数学家 Pitts 合作提出的 ,他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。 神经网络的发展大致经过 3 个阶段:1947~1969 年为初期,在这期间科学家们提出了许多
橘子红了呐
7年前
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ghost丶桃子
8年前
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20分钟搞懂神经网络BP算法
在学习深度学习过程中,无意间发现一篇介绍BP算法的文章,感觉非常直观,容易理解。这篇文章的最大亮点是:不像其他介绍BP算法的文章,用一堆数据符号和公式来推导。文中通过使用一条具体的样本数据,为我们展示了模型训练中的参数迭代计算过程,为我们理解BP算法提供了很
gigastat@ali
7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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Facebook开源 PyTorch版 fairseq,准确性最高、速度比循环神经网络快9倍
今年5月,Facebook AI研究院(FAIR)发表了他们的研究成果fairseq,在fairseq中,他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译,比循环神经网络的速度快了9倍,而且准确性也是现有模型中最高的。此外,他们在GitHub公布了fair序列建
玄学酱
7年前
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