手写数字识别多层神经网络

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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 7年前 1828

Tensorflow实现MNIST手写数字识别

之前我们讲了神经网络的起源、单层神经网络、多层神经网络的搭建过程、搭建时要注意到的具体问题、以及解决这些问题的具体方法。本文将通过一个经典的案例：MNIST手写数字识别，以代码的形式来为大家梳理一遍神经网络的整个过程。 一 、MNIST手写数字数据集介绍 M
磐石001 7年前 3427

TensorFlow——MNIST手写数字识别

t.train.num_examples//batch_size #定义两个placeholder x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) #
飞天小橘子 7年前 1319

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 7年前 2075

神经网络中的造物者-GANs

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 当一个小孩画一只猫的时候，你会更加了解这个孩子，而不是了解画出来的猫。同理，我们使用神经网络生成图像能帮助我们理解神经网络是如何对输入的信息进行处理的。通常，人们很难以直
【方向】 8年前 3549

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 8年前 2578

stanford coursera 机器学习编程作业 exercise4--使用BP算法训练神经网络以识别阿拉伯数字(0-9)

这篇文章中，会实现一个BP(backpropagation)算法，并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上。 训练数据集(training set)如下：一共有5000个训练实例(training instance)，每个训练实例是一个400维特征的
技术mix呢 8年前 1398

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 7年前 2287

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