#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np#矩阵运算 def tanh(x): return np.tanh(x) def tanh_…

提高神经网络的泛化能力 1. 使用更多数据 在有条件的前提下，尽可能多地获取训练数据是最理想的方法，更多的数据可以让模型得到充分的学习，也更容易提高泛化能力。 2. 使用更大批次 在相同迭代次数和学习率的条件下，每批次采…

近期由于业务需要，需要将训练好的模型转为ONNX格式，为此颇费了一番功夫，在此总结一下吧。。 1、ONNX是一种神经网络模型保存的中间格式，支持多种格式的模型转为ONNX，也支持使用ONNX导入多种格式的模型，具体见ht…

一、激活函数： 1.硬极限函数：用于分类 2.线性函数：用于函数逼近 3.饱和线性函数：分类 4.Sigmoidal函数：S函数，是连续可微的，权值可用BP算法调节 5.高斯函数 二。学习规则： 1.Hebb规则 2.离…

网络参数确定原则： ①、网络节点  网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子(自变量)个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数。隐层节点选按经验选取，一般设为输入层节点数的75%。如果输入层有7个节点，输出层1…

转载请注明来源。原文地址：http://www.xzbu.com/1/view-6358371.htm 摘 要 　　本文主要介绍了人工神经网络的概念，并对几种具体的神经网络进行介绍，从它们的提出时间、网络结构和…

  #http://python.jobbole.com/82758/ # import numpy as np # # # # sigmoid function # def nonlin(x, deriv=F…

来源 |《连线》 编译整理 | 量子位 若朴 神经网络横扫硅谷如卷席，各式各样的人工智能(AI)已经潜入各式各样的互联网服务之中。不过就算神经网络已经能轻松的认出猫咪的图片，但仍然有很多不足之处，所以一些人怀疑目前人工智…

参照《Python神经网络编程》写一个简单的三层神经网络 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 import numpy # sigmoid  函数 import scip…

关于神经网络的几点思考：单层——多层——深度   神经网络本质上是一个逼近器，一个重要的基本属性就是通用逼近属性。 通用逼近属性： 1989年，George Cybenko发表文章“Approximation …

　神经网络 神经网络优秀讲解链接 基础讲解及实现神经网络_python 神经网络实现_c++ 一.基础知识 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 Perceptron 感知机 :感知机是一种线性分类模…

3：用tensorflow搭个神经网络出来         为什么用tensorflow呢，应为谷歌是亲爹啊，虽然有些人说caffe更适合图像啊mxn…