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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 2075

学习笔记CB009:人工神经网络模型、手写数字识别、多层卷积网络、词向量、word2vec

人工神经网络，借鉴生物神经网络工作原理数学模型。 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果，训练隐藏层得到意想不到信息。信息检索领域，模型训练合理排序模型，输入特征，文档质量、文档点击历史、文档前链数目、文档锚文本信息，为找特征隐藏信息，隐藏层神经元数
利炳根 6年前 1828

基础 | 神经网络快速入门：什么是多层感知器和反向传播？

本文对多层感知器和反向传播进行入门级的介绍。作者 Ujjwal Karn 在机器学习领域有三年的从业和研究经验，对深度学习在语音和视觉识别上的应用非常感兴趣。 人工神经网络是一种计算模型，启发自人类大脑处理信息的生物神经网络。人工神经网络在语音识别、计算机视
沉默术士 7年前 2578

一文入门卷积神经网络：CNN通俗解析

![1](https://yqfile.alicdn.com/77eeeb8e8c20df65987ef246a2a6dc6915b3a3fc.jpeg) 定义：        简而言之，卷积神经网络（Convolutional Neural Network
【方向】 6年前 17279

代码详解：卷积神经网络介绍

来源商业新知网，原标题：代码详解：最全面的卷积神经网络介绍，都在这里了 神经网络由具有权重和偏差的神经元组成。通过在训练过程中调整这些权重和偏差，以提出良好的学习模型。每个神经元接收一组输入，以某种方式处理它，然后输出一个值。如果构建一个具有多层的神经网络，
商业新知 5年前 876

神经网络入门指南

人工神经网络（ANN）是一种从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象从而建立的某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。其在语音识别、计算机视觉和文本处理等方面取得的突破性成果。在下文，我们将深入了解一种名为多层感知器的人工神经网络。 神经元 在神经网络中，
【方向】 7年前 3077

大神Hinton的Capsule论文终于公开，神经网络迎来新探索

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） “我的观点是把它全部抛掉，重头再来。” 今年9月的一次大会上，大神Geoffrey Hinton再次号召展开一次AI革命。 应该向何处去？实际上最近几年来，Hinton的大量精力都投入到了对capsule的研究之上。他
行者武松 7年前 1174

PyTorch可视化理解卷积神经网络

        如今，机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99％级别的准确率。生活中，我们每天都会运用到这一点，比如，智能手机拍照的时候能够识别脸部、在类似于谷歌搜图中搜索特定照片、从条形码扫描文本或扫描书籍等。造就机器能够获得在这些视觉方面
【方向】 5年前 3203

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