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机器学习之卷积神经网络(二)
今天继续分享卷积神经网络,常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程,有时它指的是特别大规模的神经网络训练。那么神经网络究竟是什么呢?我们先来看一些直观的基础知识。 让我们从一个房价预测的例子开始讲起。 假设你有一个数据集,它包含了六栋房子的信息。所以,你
安全牛课堂·牛油果
5年前
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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
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Matlab与神经网络入门
第一节、神经网络基本原理 1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型 人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示: 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示
哈沙给
8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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代码详解:卷积神经网络介绍
来源商业新知网,原标题:代码详解:最全面的卷积神经网络介绍,都在这里了 神经网络由具有权重和偏差的神经元组成。通过在训练过程中调整这些权重和偏差,以提出良好的学习模型。每个神经元接收一组输入,以某种方式处理它,然后输出一个值。如果构建一个具有多层的神经网络,
商业新知
5年前
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猫工智能:卷积神经网络层的实现
卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional
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6年前
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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
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一篇卷积神经网络的编年史
人工神经网络模型整体上的发展过程如下图所示: 上图对比了本文所述的各种神经网络之间,操作复杂度和精度之间的关系。 LeNet5 1998, Yann LeCun 的 LeNet5。 图像特征分布在整个图像上。 在具有很少参数的多个位置上提取类似特征时,具有可学
玄学酱
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