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TensorFlow 实战卷积神经网络之 LeNet

欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ LeNet 项目简介 1994 年深度学习三巨头之一的 Yan LeCun 提出了 LeNet 神经网络，这是最早的卷积神经
磐石001 6年前 2846

一文入门卷积神经网络：CNN通俗解析

![1](https://yqfile.alicdn.com/77eeeb8e8c20df65987ef246a2a6dc6915b3a3fc.jpeg) 定义：        简而言之，卷积神经网络（Convolutional Neural Network
【方向】 5年前 17279

TensorFlow——训练神经网络模型

TensorFlow训练神经网络模型的步骤： （1）定义神经网络的结构和向前传播的输出结果 （2）定义损失函数以及选择反向传播优化的算法 （3）生成会话（tf.Session），并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法 例：下面是一个完整的程序来训练神经网络
飞天小橘子 6年前 1439

TensorFlow构建循环神经网络

前言 前面在《循环神经网络》文章中已经介绍了深度学习的循环神经网络模型及其原理，接下去这篇文章将尝试使用TensorFlow来实现一个循环神经网络，该例子能通过训练给定的语料生成模型并实现对字符的预测。这里选择使用最原始的循环神经网络RNN模型。 语料库的准
sea-boat 6年前 1202

递归神经网络

介绍 可以在 this great article 查看循环神经网络(RNN)以及 LSTM 的介绍。 语言模型 此教程将展示如何在高难度的语言模型中训练循环神经网络。该问题的目标是获得一个能确定语句概率的概率模型。为了做到这一点，通过之前已经给出的词语来预测
云栖希望。 6年前 1018

MNIST神经网络的训练

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 1.设置输入和输出节点的个数,配置神经网络的参数。 # MNIST数据集相关的常数 INPUT
刘新伟 6年前 952

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

Tensorflow快餐教程(10) - 循环神经网络

循环神经网络 上节介绍了在图像和语音领域里大放异彩引发革命的CNN。但是，还有一类问题是CNN所不擅长的。这类问题的特点是上下文相关序列，比如理解文字。这时需要一种带有记忆的结构，于是，深度学习中的另一法宝RNN横空出世了。 大家还记得第8节中我们讲的人工神
lusing 6年前 3337

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