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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

Android+TensorFlow+CNN+MNIST实现手写数字识别

开发环境 TensorFlow： 1.2.0 Python： 3.6 Python IDE： PyCharm 2017.2 Android IDE： Android Studio 3.0 训练与评估 训练和评估部分主要目的是生成用于测试用的pb文件，其保存了
code_xzh 6年前 10617

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】 5年前 17279

如何用Python和深度神经网络识别图像？

只需要10几行Python代码，你就能自己构建机器视觉模型，对图片做出准确辨识和分类。快来试试吧！ 视觉 进化的作用，让人类对图像的处理非常高效。 这里，我给你展示一张照片。 如果我这样问你： 你能否分辨出图片中哪个是猫，哪个是狗？ 你可能立即会觉得自己遭受到
Chin2018 6年前 2287

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王树义 6年前 1312

卷积神经网络（CNN）新手指南

卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）新手指南 引言 卷积神经网络：听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合，但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有影响力的创新。2012年神经网络开始崭露头角，那一年A
青衫无名 6年前 1562

卷积神经网络概述及python实现

对于卷积神经网络（CNN）而言，相信很多读者并不陌生，该网络近年来在大多数领域都表现优异，尤其是在计算机视觉领域中。但是很多工作人员可能直接调用相关的深度学习工具箱搭建卷积神经网络模型，并不清楚其中具体的原理。本文将简单介绍卷积神经网络（CNN），方便读者大
【方向】 5年前 3197

在量化交易中应用卷积神经网络CNN做时间序列预测

量化交易中，最直接的判断策略是根据历史的价格走势或者交易量的变化，来预测未来的价格。这一点对于传统看K线的形态派，和现在使用机器学习的炼丹派应该都是一样的。对价格预测的有效性基于两个假设： 市场参与者的某种交易心理或者说情绪，会形成特定模式的下单流，从结果来
灵圣 4年前 3969

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图像识别【问答合集】

图像识别技术的使用领域 https://yq.aliyun.com/ask/193950 语音识别和图像识别的区别 https://yq.aliyun.com/ask/193981 有没有比现在DeepLearning/CNN更好的图像识别方法 ht
我是管理员 5年前 1982

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