”神经网络学习“ 的搜索结果

     神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写，其特色是：兼顾理论和实战，是一本供初学者深入理解Deep Learning的好书。 2. 使用神经网络识别手写数字 2.1 感知器(Perceptrons)  感知器工作原理：接收一系列二...

     神经网络与深度学习，04.卷积神经网络，02.改善深层神经网络），在进一步应用实践之前，对之前的学习的内容做个回顾。本篇文章即对第一个课程（神经网络和深度学习）共四周内容的学习心得。在文章的开始放出本课程...

     深度学习的一个重要思想就是“端到端”的学习方式，属表示学习的一种。这是深度学习区别于其他机器学习算法的最重要的一个方面。其他机器学习算法，如特征选择算法、分类器算法、集成学习算法等，均假设样本特征是...

     自由设置，本文构造的神经网络并不是专门为识别手写数字而写死的，而是可以根据 任务的需要，自由改变神经网络的参数（如层数、神经单元数、学习率、学习率衰减值 等）。 .本文已将神经网络模型程序封装成类，神经...

     机器学习中，神经网络一般指的是“神经网络学习”，是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络，目前用得最广泛的一个定义是“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够...

     传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一...

     推荐一个小白人工智能入门教程，分享给各位同学，零基础教程，简单通俗易懂，风趣幽默，由... 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_...

     最近在训练一个人脸识别的神经的网络时，经过几十次迭代后，代价函数的值没什么变化。如是百度了一下，看原因是什么。百度上说有可能是学习率过大造成的，我试着将学习率减小到了0.01（原本时0.1），果然有效果，...

     BP(Back Propagation) 算法是神经网络深度学习中最重要的算法之一，了解BP算法可以让我们更理解神经网络深度学习模型训练的本质，属于内功修行的部分。

     人工神经网络与生物神经网络重要不同点 人工神经网络大多是计算机能够理解的数学模型，通过将输入值正向传播得到自己的判断，对比自己的判断与真实值将误差反传更新自身的网络参数 生物神经网络并没有反向传播的...

      图神经网络（Graph Neural Networks）一、 什么是图神经网络二、 有哪些图神经网络符号定义1. 图卷积网络（Graph Convolution Networks，GCNs）2. 图注意力网络（Graph Attention Networks）2.1 图注意力网络...

     RBF神经网络与BP神经网络优缺点比较 (2016-05-31 21:37:04) 转载▼ 标签： 神经网络 RBF神经网络与BP神经网络优缺点比较 1. RBF 的泛化能力在多个方面都优于BP 网络, 但是在解决具有相同精度要求的问题时, BP ...

     掌握使用keras解决深度学习主要问题（神经网络、卷积神经网络、循环神经网络），以及深度学习主要内容：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络；案例简介。   第二部分，深度学习之多层感知器(MLP)。主要学习...

     目录 1、神经元模型 2、感知机与多层网络 3、误差逆传播算法 4、全局最小与局部最小...神经网络(neural network)方面的研究很在就已出现，今天“神经网络”已是一个相当大的、多学科交叉的学科领域。各相关学......

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