神经网络理论及应用实例

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神经网络理论及应用实例 相关的博客

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 2628

《深度学习：Java语言实现》一一2.5神经网络的理论和算法

2.5神经网络的理论和算法 前面一节，你已经了解了使用机器学习进行数据分析的一般流程。这一节，我们会介绍神经网络的理论及算法（神经网络是机器学习众多方法之一），为接下来的深度学习内容做铺垫。 虽然我们只是轻描淡写地说 “神经网络”，它们的历史其实极其悠久。首
华章计算机 6年前 2074

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 6年前 2345

深度全解卷积神经网络（附论文）

第一章 引言 一、本文动机 过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为 ConvNet 或 CNN），在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但相对而言，对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手 6年前 5066

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 5年前 2111

【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）

系列文章： 【深度学习之美】一入侯门“深”似海，深度学习深几许（入门系列之一） 【深度学习之美】人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（入门系列之二） “那些在个人设备里，谦谦卑卑地为我们哼着歌曲的数字仆人，总有一天会成为我们的霸主！” ——A.I. win
【方向】 7年前 31285

Netflix开源面向稀疏数据优化的轻量级神经网络库Vectorflow

介绍 随着过去几年来深度学习库和软件创新的蓬勃发展，研究机器学习是一个激动人心的时刻。大多数机器学习的库都是从相当专业的计算代码演变而来的，这些计算代码一般用于解决大密集度问题，例如为稀疏模型提供边缘支持的基于神经网络的图像分类通用框架。 在Netflix公
【方向】 6年前 4085

《模式识别原理及工程应用》——第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1 分类器的描述方法

第2章　基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1　分类器的描述方法 分类器是一种计算机程序，它的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。分类器常应用在搜索引擎以及各种检索程序中，同时也大量应用于数据分析与预测领域。分类器是一种机器学习程序，因此归为人工智
华章计算机 6年前 2074

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