神经网络 Weight bias

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【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
yabmarlboro 7年前 2950

神经网络仿真模块的设计编写

神经网络仿真模块的设计编写 <html xmlns="http://www.w3.org/DTD1999/xhtml"> <html> <head> <meta http-equiv="content-Iype" content="text/html; ch
科技小能手 7年前 740

基于numpy的前馈神经网络(feedforward neural network)

***代码部分可以直接通过Jupyter Notebook来查看 这几天在上Andrew Ng教授开的Coursera系列课程Deep Learning，总觉得光是看视频和做作业还不够，还是得自己动手写写代码，亲自实现课程里提到的算法内容，于是便有了这篇博客
廖致君 6年前 3279

代码详解：卷积神经网络介绍

来源商业新知网，原标题：代码详解：最全面的卷积神经网络介绍，都在这里了 神经网络由具有权重和偏差的神经元组成。通过在训练过程中调整这些权重和偏差，以提出良好的学习模型。每个神经元接收一组输入，以某种方式处理它，然后输出一个值。如果构建一个具有多层的神经网络，
商业新知 5年前 876

Pytorch中自定义神经网络卷积核权重

Pytorch中自定义神经网络卷积核权重 1. 自定义神经网络卷积核权重 神经网络被深度学习者深深喜爱，究其原因之一是神经网络的便利性，使用者只需要根据自己的需求像搭积木一样搭建神经网络框架即可，搭建过程中我们只需要考虑卷积核的尺寸，输入输出通道数，卷积方式
幸运券发放 4年前 154

深层神经网络

import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState 常用函数与运算 tf.clip_by_value函数将张量限定在一定的范围内： sess = tf.InteractiveSession(
刘新伟 7年前 846

PyTorch可视化理解卷积神经网络

        如今，机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99％级别的准确率。生活中，我们每天都会运用到这一点，比如，智能手机拍照的时候能够识别脸部、在类似于谷歌搜图中搜索特定照片、从条形码扫描文本或扫描书籍等。造就机器能够获得在这些视觉方面
【方向】 6年前 3203

BP神经网络的限制与改进

一，BP网络的限制 在人工神经网络的应用中，绝大部分的神经网络模型采用了BP网络及其变化形式，但这并不说明BP网络是完美的，其各种算法依然存在一定的局限性。BP网络的局限性主要有以下几个方面。 1，学习速率与稳定性的矛盾 梯度算法进行稳定学习要求的学习速率较小
科技小能手 7年前 2285

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