四层神经网络

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四层神经网络 相关的博客

手写数字识别

深度学习: 一、感知器 S型神经元 sigmoid fuction:1/(1+exp(-z)) 二、神经网路 这是一个三层神经网络 输入层 隐藏层 输出层 三、手写数字识别神经网络 一共四层神经网络，第一层是以28*28灰度 784个神经元组成，第一隐藏层是
Yourjiebro 6年前 1150

极简反传(BP)神经网络

一、两层神经网络（感知机） import numpy as np '''极简两层反传(BP)神经网络''' # 样本 X = np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]) y = np.array([0,0,1,1]
吞吞吐吐的 7年前 898

极简反传(BP)神经网络

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罗兵 8年前 535

循环神经网络

RNN是什么 循环神经网络即recurrent neural network，它的提出主要是为了处理序列数据，序列数据是什么？就是前面的输入和后面的输入是有关联的，比如一句话，前后的词都是有关系的，“我肚子饿了，准备去xx”，根据前面的输入判断“xx”很大可
sea-boat 7年前 1386

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

独家 | 一文为你解析神经网络（附实例、公式）

人工神经网络风靡一时，人们不禁要问，这个朗朗上口的名字是否在模型自身的营销和应用中起到了一定作用。 据我所知，很多商业经理会说他们的产品使用了人工神经网络和深度学习。显然他们肯定不会说产品使用了“连接圆模型”（Connected Circles Models）
技术小能手 6年前 4827

理解 LSTM 网络

递归神经网络 人类并不是每时每刻都从头开始思考。正如你阅读这篇文章的时候，你是在理解前面词语的基础上来理解每个词。你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考。你的思想具有持续性。 传统的神经网络不能做到这点，而且这似乎也是它的主要缺陷。比如，你
神棍儿 7年前 436

吴恩达《深度学习》第一门课（4）深层神经网络

4.1深层神经网络 （1）到底是深层还是浅层是一个相对的概念，不必太纠结，以下是一个四层的深度神经网络： （2）一些符号定义： a[0]=x（输入层也叫做第0层） L=4：表示网络的层数 g:表示激活函数 第l层输出用a[l]，最终的输出用a[L]表示 n[1
ysyouaremyall 6年前 908

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