神经网络 隐层神经元数

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神经网络 隐层神经元数 相关的博客

可变多隐层神经网络的python实现

说明：这是我对网上代码的改写版本，目的是使它跟前一篇提到的使用方法尽量一致，用起来更直观些。 此神经网络有两个特点： 1、灵活性 非常灵活，隐藏层的数目是可以设置的，隐藏层的激活函数也是可以设置的 2、扩展性 扩展性非常好。目前只实现了一个学习方法：lm（L
吞吞吐吐的 6年前 1237

可变多隐层神经网络的python实现

  说明：这是我对网上代码的改写版本，目的是使它跟前一篇提到的使用方法尽量一致，用起来更直观些。   此神经网络有两个特点： 1、灵活性 非常灵活，隐藏层的数目是可以设置的，隐藏层的激活函数也是可以设置的   2、扩展性 扩展性非常好。目前只实现了一个学习方法
罗兵 9年前 962

BP神经网络的限制与改进

一，BP网络的限制 在人工神经网络的应用中，绝大部分的神经网络模型采用了BP网络及其变化形式，但这并不说明BP网络是完美的，其各种算法依然存在一定的局限性。BP网络的局限性主要有以下几个方面。 1，学习速率与稳定性的矛盾 梯度算法进行稳定学习要求的学习速率较小
科技小能手 6年前 2285

BP神经网络基础算法

BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是:输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下: (1)初始化，随机
码农笔录 6年前 1928

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

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 8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 7年前 1160

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

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