基于神经网络的p
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基于神经网络的p 相关的博客
Self Organizing Maps (SOM): 一种基于神经网络的聚类算法
转自:https://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5117056.html 自组织映射神经网络, 即Self Organizing Maps (SOM), 可以对数据进行无监督学习聚类。它的思想很简单,本质上是一种只有输入层-
桃子红了呐
7年前
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基于神经网络嵌入的推荐系统:利用深度学习和维基百科构建图书推荐系统
深度学习应用甚广,在诸多方面的表现,如图像分割、时序预测和自然语言处理,都优于其他机器学习方法。以前,你只能在学术论文或者大型商业公司中看到它的身影,但如今,我们已能利用自己的电脑进行深度学习计算。本文将利用深度学习和维基百科构建图书推荐系统。 该推荐系统基
【方向】
6年前
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基于梯度下降的神经网络
一、特点: 0.无监督的神经网络 1.基于梯度下降 2.固定学习速率 3.离线学习(批量学习) 4.隐藏层数目范围:[1, +∞) 4.可以选择激活函数类型 5.numpy的矩阵运算(黑科技) 6.友好的 API (高仿sklearn, 没办法,太好用了 ^
吞吞吐吐的
7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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CIKM 18 | 蚂蚁金服论文:基于异构图神经网络的恶意账户识别方法
小蚂蚁说: ACM CIKM 2018 全称是 The 27th ACM International Conference on Information and Knowledge Management,会议于2018年10月22日-26日在意大利都灵省举行。
平生栗子
6年前
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一次神经网络的探索之旅-基于Tensorflow的路标识别
本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文 这是构建深度学习模型来识别交通标志系列的第一部分。这部分是为我和想深入学习下去的人提供一些学习经验。市面上关于神经网络理论和数学证明的资料有很多,然而我关注的只是实战的部分。我会将我
【方向】
7年前
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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
7年前
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桃子红了呐
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