神经网络分层 激活层

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TensorFlow游乐场及神经网络简介

引言：TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。本文将通过TensorFlow游乐场来简单介绍神经网络的主要功能以及计算流程。 本文选自《Tensorflow：实战Google深
博文视点 7年前 7456

被错误理解的人工神经网络（一）！

神经网络是机器学习算法中最流行且最强大的算法。在定量金融中，神经网络通常用于时间序列预测、构建专有指标、算法交易、证券分类和信用风险建模，它也被用来构建随机过程模型和价格衍生工具。尽管它很有用，但神经网络往往因为它们的性能是“不可靠的”而声誉不佳。在我看来，
【方向】 6年前 3683

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

关于神经网络，你需要了解这些（二）

关于神经网络，你需要了解这些（一） 在本文的第1部分中，我们简要概述了神经网络和深度学习。特别是，我们讨论了感知机模型、前馈神经网络和反向传播。在本节中，我们将深入学习神经网络其他的相关知识，特别是卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。 5.深度学
【方向】 6年前 2522

【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第10章 人工神经网络介绍（下）

使用神经网络 现在神经网络被训练了，你可以用它进行预测。 为此，您可以重复使用相同的建模阶段，但是更改执行阶段，如下所示： with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, "./my_model_final.ckp
技术小能手 6年前 1477

能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/64813 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积
uncle_ll 7年前 4595

能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！

本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 更好的理解分析深度卷积神经网络 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的
【方向】 8年前 22864

UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树：神经网络与决策树完美结合

【新智元导读】UCL、帝国理工和微软的研究人员合作，将神经网络与决策树结合在一起，提出了一种新的自适应神经树模型ANT，打破往局限，可以基于BP算法做训练，在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。 神经网络的成功关键在于其表示学习
技术小能手 6年前 2110

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