三层神经网络隐藏层

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三层BP神经网络的python实现

这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。 下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！ 提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会否提升 1 imp
吞吞吐吐的 6年前 1052

三层BP神经网络的python实现

这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。   下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！         提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会
罗兵 9年前 581

手写数字识别

深度学习: 一、感知器 S型神经元 sigmoid fuction:1/(1+exp(-z)) 二、神经网路 这是一个三层神经网络 输入层 隐藏层 输出层 三、手写数字识别神经网络 一共四层神经网络，第一层是以28*28灰度 784个神经元组成，第一隐藏层是
Yourjiebro 6年前 1150

BP神经网络基础算法

BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是:输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下: (1)初始化，随机
码农笔录 5年前 1928

机器学习之——神经网络模型

之前我们了解了神经网络模型(Nerual Network)，这一次，我们来具体讨论一下神经网络模型的表达。 我们知道，神经网络模型是许多逻辑单元(Logistics Unit)按照不同的层级组织起来的网络，每一层的输出变量作为下一层的输入变量。如下图，是一个
郭家少爷 7年前 2293

极简反传(BP)神经网络

一、两层神经网络（感知机） import numpy as np '''极简两层反传(BP)神经网络''' # 样本 X = np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]) y = np.array([0,0,1,1]
吞吞吐吐的 6年前 898

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

极简反传(BP)神经网络

   一、两层神经网络（感知机） import numpy as np '''极简两层反传(BP)神经网络''' # 样本 X = np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]) y = np.array([0,0,1,
罗兵 8年前 535

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