神经网络实例
多层感知器神经网络实例_多层感知器与bp神经网络
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 作者|Vivek Patel 编译|Flin 来源|towardsdatascience除非你能学习到一些东西，否则不要重复造轮子。强大的库已经存在了，如：TensorFlow，PyTorch，Keras等等。我将介绍在Python中创建多层感知器（MLP）神经网络的基本知识。感知器是神经网络的基本组成部分。感知器的输入函数是权重，偏差和输入数据的
日期 2023-06-12 10:48:40bp神经网络及matlab实现_bp神经网络应用实例Matlab
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。BP神经网络通俗教程（matlab实现方法）BP神经网络是什么BP（Back-propagation，反向传播）神经网络是最传统的神经网络。当下的各种神经网络的模型都可以看做是BP神经网络的变种（虽然变动很大…）。 这东西是干什么用的呢？ 我们在现实中要处理的一切问题映射到数学上只分为两类，可归纳的问题与不可归纳的问题。首先什么是不可归纳的问题，举个例子
日期 2023-06-12 10:48:40
迁移学习、自监督学习理论小样本图像分类和R语言CNN深度学习卷积神经网络实例
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30793原文出处：拓端数据部落公众号您想构建一个没有太多训练数据的机器学习模型吗？众所周知，机器学习需要大量数据，而收集和注释数据需要时间且成本高昂。本文介绍了一些在没有太多数据或标记数据的情况下进行图像分类的方法。我将介绍迁移学习、自监督学习的最重要方面。利用未标记的数据与标记数据相比，未标记的数据通常更容易访问。不利用这一点就是一种浪费！自我
日期 2023-06-12 10:48:40
AI-深度神经网络（前向传播算法和滑动平均模型）以及激活函数实例
深度神经网络 神经网络广泛应用于监督学习和强化学习。这些网络基于一组彼此连接的层。 在深度学习中，大多数非线性隐藏层的数量可能很大；大约1000层。 DL模型比普通ML网络产生更好的结果。 我们主要使用梯度下降法来优化网络并最小化损失函数。 Imagenet是数百万数字图像的存储库，可用于将数据集分类为猫和狗等类别。除了静态图像、时间序列和文本分析之外，DL网络越来越多地用于动态图像。
日期 2023-06-12 10:48:40
C++卷积神经网络实例（一）
跟着这位博主来学习C++的卷积网络实例，因为作者一直在更新代码，所以新的代码和这位博主的分析有所不同；这位博主写的东西太泛了，没有讲到实质， 可以参考下他分析的类与类之间的关系图。。 前四节：http://blog.c
日期 2023-06-12 10:48:40
C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码具体解释（6）——average_pooling_layer层结构类分析
在之前的博文中我们着重分析了convolutional_layer类的代码结构。在这篇博文中分析相应的下採样层average_pooling_layer类： 一、下採样层的作用 下採样层的作用理论上来说由两个，主要是降维，其次是提高一点特征的鲁棒性。在LeNet-5模型中。每一个卷积层后面都跟着一个下採样层： 原因就是当图像在经过卷积层之后。因为每一个卷积层都有多个卷积模板，直接导致
日期 2023-06-12 10:48:40python keras 神经网络框架 的使用以及实例
先吐槽一下这个基于theano的keras有多难装，反正我是在windows下折腾到不行(需要64bit,vs c++2015)，所以自己装了一个双系统。这才感到linux系统的强大之初，难怪大公司都是用这个做开发，妹的，谁用谁知道啊！！！！ 先来介绍一下这个框架：我们都知道深度的神经网络，python一开始有theano这个框架用来写神经网络，不过后来我们发现keras这个
日期 2023-06-12 10:48:40【机器学习】神经网络BP理论与python实例系列
理论部分 《机器学习——人工神经网络之发展历史（神经元数学模型、感知器算法）》 《机器学习——人工神经网络之多层神经网络（多层与三层）》 《机器学习——人工神经网络之后向传播算法（BP算法）》 《机器学习——人工神经网络之参数设置（BP算法
日期 2023-06-12 10:48:40