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标签:神经网络
RBF、GRNN、PNN神经网络学习笔记
RBF神经网络:径向基函数神经网络(Radical Basis Function) GRNN神经网络:广义回归神经网络(General Regression Neural Network) PNN神经网络:概率神经网络(…
Tensorflow之卷积神经网络(CNN)
前馈神经网络的弊端 前一篇文章介绍过MNIST,是采用的前馈神经网络的结构,这种结构有一个很大的弊端,就是提供的样本必须面面俱到,否则就容易出现预测失败。如下图: 同样是在一个图片中找圆形,如果左边为训练样本,右边为测试…
卷积神经网络(CNN)反向传播算法
在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中,我们对CNN的前向传播算法做了总结,基于CNN前向传播算法的基础,我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前,建议先研究DNN的反向传播算法:深度神经网络(D…
BP神经网络—java实现
神经网络的结构 神经网络的网络结构由输入层,隐含层,输出层组成。隐含层的个数+输出层的个数=神经网络的层数,也就是说神经网络的层数不包括输入层。下面是一个三层的神经网络,包含了两层隐含层,一个输出层。其中第一层隐含层的节…
卷积神经网络参数计算及卷积层输出尺寸计算
一、卷积神经网络参数计算 CNN一个牛逼的地方就在于通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数,所谓权值共享就是同一个Feature Map中神经元权值共享,该Feature Map中的所有神经元使用同一个权…
【翻译】Neural Collaborative Filtering--神经协同过滤
【说明】 本文翻译自新加坡国立大学何向南博士 et al.发布在《World Wide Web》(2017)上的一篇论文《Neural Collaborative Filtering》。本人英语水平一般+学术知识匮乏…
径向基函数(RBF)神经网络
RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断…
神经网络-激励函数
一、前言 激励函数在神经网络的作用通俗上讲就是讲多个线性输入转换为非线性的关系。不使用激励函数的话,神经网络的每层都只是做线性变换,多层输入叠加后也还是线性变换。因为线性模型的表达能力不够,激励函数可以引入非线性因素。 …
神经网络模型的原理
深度学习最近火的不行,因为在某些领域应用的效果确实很好,深度学习本质上就是机器学习的一个topic,是深度人工神经网络的另一种叫法,因此理解深度学习首先要理解人工神经网络。 1、人工神经网络 人工神经网络又叫神经网络,是…
卷积神经网络中的参数计算
举例1: 比如输入是一个32x32x3的图像,3表示RGB三通道,每个filter/kernel是5x5x3,一个卷积核产生一个feature map,下图中,有6个5x5x3的卷积核,故输出6个feature ma…
深度学习项目——基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统
基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统 本设计研究人脸识别技术,基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统,系统将由以下几个部分构成: 制作人脸数据集、CNN神经网络模型训练、人脸检测、人脸识别。经过实验,…