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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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