神经网络 权值更新

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卷积神经网络 资料

CNN是有监督学习网络，简单说就是图像作为数据，经过卷积-池化-再卷积-再池化，然后二维的feature maps拼接为一维的节点神经元，作为BP神经网络的输入，BP的最后一层放一个softmax之类的分类器，然后实际输出和目标输出进行比较，误差反向传播：卷积
lovedan 9年前 628

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 7年前 2285

简单形象又有趣地讲解神经网络是什么

神经元 先来认识下真正的神经元。 图 1: 典型神经元的结构（来自维基百科 “树突” 词条） 神经元大致可以分为树突、突触、细胞体和轴突。树突为神经元的输入通道，其功能是将其他神经元的动作电位传递至细胞体。其他神经元的动作电位借由位于树突分支上的多个突触传递至
玄学酱 7年前 1821

30行JavaScript代码，教你分分钟创建神经网络

自己搭建神经网络太复杂? 别怕! 今天我们将手把手教你如何用30行代码轻松创建一个神经网络。 在本篇文章中，你将学到： 如何使用Synaptic.js(https://synaptic.juancazala.com/#/)创建和训练神经网络。 利用这款工具，
行者武松 7年前 2228

神经网络为什么要归一化

神经网络为什么要归一化 1.数值问题。 无容置疑，归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧，但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7，1.7]。意味着要使神经元有效，tansig( w1*
桃子红了呐 7年前 2052

带你读《C#神经网络编程》之二：构建第一个神经网络

点击查看第一章点击查看第三章 第2章 构建第一个神经网络 现在我们已经快速地对神经网络进行了复习，这是一个好的起点，为了不让大家抓狂，我们先编写一个非常简单的神经网络。我们将为几个函数搭建基本框架，以便你更好地了解将要使用的许多API的背后详情。我们将从头到
温柔的养猫人 5年前 929

深度学习笔记之CNN（卷积神经网络）基础

　卷积神经网络（ConvolutionalNeural Networks，简称CNN）提出于20世纪60年代，由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。 CNN是目前深度学习最大的一个流派，其应用优点在于避免了对图像的复杂
技术小哥哥 7年前 1571

一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的
玄学酱 7年前 2345

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