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【转】脉络清晰的BP神经网络讲解，赞

学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中，学习算法的研究有着十分重要的地位。目前，人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的。所以，有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于
文艺小青年 7年前 2619

循环神经网络

原文：https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 循环神经网络也可以画成下面这个样子： 双向循环神经网络 对于语言模型来说，很多时候光看前面的词是不够的，比如下面这句话： 我的手机坏了，我打算____一部新手机。 可以
桃子红了呐 7年前 998

循环神经网络

原文：https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 循环神经网络也可以画成下面这个样子： 双向循环神经网络 对于语言模型来说，很多时候光看前面的词是不够的，比如下面这句话： 我的手机坏了，我打算____一部新手机。 可以
桃子红了呐 7年前 818

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 7年前 1398

神经网络和数学之间的联系在哪里？看完你就明白

在我们了解过神经网络的人中，都了解神经网络一个有很常见的训练方法，BP 训练算法。通过 BP 算法，我们可以不断的训练网络，最终使得网络可以无限的逼近一种我们想要拟合的函数，最终训练好的网络它既能在训练集上表现好，也能在测试集上表现不错！ 那么 BP 算法具体
玄学酱 7年前 1554

深度神经网络（DNN）的正则化

和普通的机器学习算法一样，DNN也会遇到过拟合的问题，需要考虑泛化，这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。 1. DNN的L1&L2正则化 　　　　想到正则化，我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似，这里重点讲述DNN的L
文艺小青年 7年前 1215

神经网络和机器学习基础入门分享

         最近在做知识图谱实体对齐和属性对齐中，简单用了下Word2vec谷歌开源代码。Word2vec是一个将单词表征成向量的形式，它可以把文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。      
小珞珞 9年前 6630

深度学习笔记之使用Faster-Rcnn进行目标检测 （原理篇）

Object Detection发展介绍 　　Faster rcnn是用来解决计算机视觉(CV)领域中Object Detection的问题的。经典的解决方案是使用: SS(selective search)产生proposal,之后使用像SVM之类的clas
技术小哥哥 7年前 1882

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