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概率神经网络 博客 相关的博客

循环神经网络

原文：https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 循环神经网络也可以画成下面这个样子： 双向循环神经网络 对于语言模型来说，很多时候光看前面的词是不够的，比如下面这句话： 我的手机坏了，我打算____一部新手机。 可以
桃子红了呐 6年前 998

循环神经网络

原文：https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 循环神经网络也可以画成下面这个样子： 双向循环神经网络 对于语言模型来说，很多时候光看前面的词是不够的，比如下面这句话： 我的手机坏了，我打算____一部新手机。 可以
桃子红了呐 6年前 818

卷积神经网络概述及python实现

对于卷积神经网络（CNN）而言，相信很多读者并不陌生，该网络近年来在大多数领域都表现优异，尤其是在计算机视觉领域中。但是很多工作人员可能直接调用相关的深度学习工具箱搭建卷积神经网络模型，并不清楚其中具体的原理。本文将简单介绍卷积神经网络（CNN），方便读者大
【方向】 5年前 3197

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

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

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

如何欺骗神经网络，让它把熊猫识别为秃鹫

摘要：本文作者基于论文阅读及实测，以尝试欺骗神经网络的方式，从工具安装到模型训练，逐步解析神经网络及其背后的数学原理。文章还提供了演示代码下载。 神奇的神经网络 当我打开Google Photos并从我的照片中搜索“skyline”时，它找到了我在八月拍摄的
小旋风柴进 7年前 1598

独家 | 一文读懂人工神经网络学习原理

在之前的博客中，我们谈到了关于人工神经网络(ANN)的一些非常有趣的主题。其中介绍了人工神经网络的基本结构以及一些最常用的激活函数。然而，我们并未提及人工神经网络最重要的方面 ---- 学习。这种系统最大的威力在于，它们可以像人类一样，一旦在训练过程中熟悉了某
技术小能手 6年前 3479

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