神经网络 hidden layer

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吞吞吐吐的 7年前 836

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罗兵 8年前 386

DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习--Week4深层神经网络

一、深层神经网络 深层神经网络的符号与浅层的不同，记录如下： 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量，例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a
marsggbo 7年前 688

DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络

介绍 DeepLearning课程总共五大章节，该系列笔记将按照课程安排进行记录。 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到，所以这里不再赘述。 另外本系列
marsggbo 7年前 737

基于Python3 神经网络的实现

基于Python3 神经网络的实现(下载源码) 本次学习是Denny Britz（作者）的Python2神经网络项目修改为基于Python3实现的神经网络（本篇博文代码完整）。重在理解原理和实现方法，部分翻译不够准确，可查看Python2版的原文。原文英文地
王小雷 8年前 2290

全连接网络到卷积神经网络逐步推导（组图无公式）

在图像分析中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在时间和内存方面优于全连接网络（Full Connected, FC）。这是为什么呢？卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢？卷积神经网络是如何从全连接网络中
【方向】 6年前 7041

使用python创建自己的第一个神经网络模型吧！

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【方向】 6年前 6974

如何用人工神经网络处理决策边界问题？这里有一份简单的代码参考

从本质上说，人工神经网络（ANN）是一种信息处理的范式，它受到人脑信息处理流程的启发，目前在机器学习领域得到了非常广泛的应用。 然而，可能许多人并不知道的是，ANN 早在 40 年代就被提出了。在最初的那几年，ANN 曾在一定程度上引起了业界的关注，但由于那
玄学酱 7年前 1227

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