神经网络 隐层数量
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神经网络 隐层数量 相关的博客
神经网络中embedding层作用——本质就是word2vec,数据降维,同时可以很方便计算同义词(各个word之间的距离),底层实现是2-gram(词频)+神经网络
这涉及到词向量,具体看可以参考这篇文章:Word2vec 之 Skip-Gram 模型,下面只进行简单的描述, 上图的流程是把文章的单词使用词向量来表示。 (1)提取文章所有的单词,把其按其出现的次数降许(这里只取前5000个),比如单词‘network’出现
桃子红了呐
6年前
2311
浅谈神经网络算法
我们在设计机器学习系统时,特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况,一般的神经网络(BP网络)不需要设计的那么复杂,不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用,是分类问题。本文通过分类的例子,来介绍神经网络。 1.最简
长征6号
7年前
786
神经网络基础:七种网络单元,四种层连接方式
2016 年 9 月,Fjodor Van Veen 写了一篇名为《The Neural Network Zoo》的文章(详见图文并茂的神经网络架构大盘点:从基本原理到衍生关系 ),全面盘点了神经网络的大量框架,并绘制了直观示意图进行说明。近日,他又发表了一篇
行者武松
6年前
1160
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
5年前
3279
全连接网络到卷积神经网络逐步推导(组图无公式)
在图像分析中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在时间和内存方面优于全连接网络(Full Connected, FC)。这是为什么呢?卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢?卷积神经网络是如何从全连接网络中
【方向】
6年前
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神经网络为什么要归一化
神经网络为什么要归一化 1.数值问题。 无容置疑,归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧,但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7,1.7]。意味着要使神经元有效,tansig( w1*
桃子红了呐
6年前
2052
BP人工神经网络的介绍与实现
神经网络概念与适合领域 神经网络最早的研究是 40 年代心理学家 Mcculloch 和数学家 Pitts 合作提出的 ,他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。 神经网络的发展大致经过 3 个阶段:1947~1969 年为初期,在这期间科学家们提出了许多
橘子红了呐
6年前
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深度学习之卷积神经网络经典模型
来源商业新知网,原标题:深度学习之卷积神经网络经典模型 LeNet-5模型 在CNN的应用中,文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年,Yann LeCun教授提出的,它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷
商业新知
4年前
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