bp神经网络 特征提取

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【转】脉络清晰的BP神经网络讲解，赞

学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中，学习算法的研究有着十分重要的地位。目前，人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的。所以，有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于
文艺小青年 6年前 2619

计算机视觉怎么给图像分类？KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选（附开源代码）

图像分类问题就是从固定的一组分类中，给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一，尽管它看似简单，却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式：功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的，但实际情况却要复杂得多。 因此，我们将使
行者武松 6年前 2279

CNN卷积神经网络

一、BP神经网络回顾 人工全连接神经网络 （1）每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的 （2）当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练               的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢 传统神经网络存在的问题： （1）权
飞天小橘子 5年前 1272

【BABY夜谈大数据】神经网络

前言 如果你喜欢《BABY夜谈大数据》这本书，或者想要及时收到更新，可以到豆瓣上订阅和购买哦！ https://read.douban.com/column/3346397/ 神经网络旨在模拟人的思考方式，思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、
t-baby 6年前 1471

吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络基本操作详解

卷积层 CNN中卷积层的作用： CNN中的卷积层，在很多网络结构中会用conv来表示，也就是convolution的缩写。 卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取，这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。 对于图片而言，图片是一个二
大黄有故事 6年前 1465

原来CNN是这样提取图像特征的。。。

1.卷积操作 假设有一个5*5的图像，使用一个3*3的卷积核（filter）进行卷积，得到一个3*3的矩阵（其实是Feature Map，后面会讲），如下所示： 下面的动图清楚地展示了如何进行卷积操作（其实就是简单的点乘运算）： 一个图像矩阵经过一个卷积核的卷
技术小能手 5年前 2248

学习笔记CB010:递归神经网络、LSTM、自动抓取字幕

递归神经网络可存储记忆神经网络，LSTM是其中一种，在NLP领域应用效果不错。 递归神经网络（RNN），时间递归神经网络（recurrent neural network），结构递归神经网络（recursive neural network）。时间递归神经网
利炳根 6年前 1662

深度学习综述

本文上半部分深入浅出介绍深度学习的基本原理和核心优势，下半部分则详解CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用，并对深度学习技术的未来发展进行展望。 深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著
技术小能手 5年前 3991

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