之前看Andrew大神的视频有介绍到神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0的问题，其真正深层次的含义没有弄明白，所以结合一些资料（cs231n课程）希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来。 另外这篇…
标签：神经网络
如何确定神经网络的层数和隐藏层神经元数量
如何确定神经网络的层数和隐藏层神经元数量 – 知乎 通常，对所有隐藏层使用相同数量的神经元就足够了。对于某些数据集，拥有较大的第一层并在其后跟随较小的层将导致更好的性能，因为第一层可以学习很多低阶的特征，这些…
当今主流的卷积神经网络框架
LeNet (20世纪90年代)：最早最出名的神经网络之一。 AlexNet（2012） – 2012年，Alex Krizhevsky（和其他人）发布了 AlexNet，它是提升了深度和广度版本的 …
反向传播（BP）神经网络
BP神经网络相关概念 什么是神经网络？ 神经网络是由很多神经元组成的，用个比较粗浅的解释，可能不太全面科学，但对初学者很容易理解： 我们把输入数据，输进去神经网络 这些数据的每一个都会…
大数据的常用算法（分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、web数据挖掘）
在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，…
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…
Tensorflow快餐教程(2) - 标量运算
Tensorflow的Tensor意为张量。一般如果是0维的数组，就是一个数据，我们称之为标是Scalar；1维的数组，称为向量Vector；2维的数组，称为矩阵Matrics；3维及以上的数组，称为张量Tensor。在…
Keras实现简单BP神经网络
BP 神经网络的简单实现 from keras.models import Sequential #导入模型 from keras.layers.core import Dense #导入常用层 train_x,trai…
使用pytorch构建神经网络的流程以及一些问题
使用PyTorch构建神经网络十分的简单，下面是我总结的PyTorch构建神经网络的一般过程以及我在学习当中遇到的一些问题，期望对你有所帮助。 PyTorch构建神经网络的一般过程 下面的程序是PyTorch官网60分钟…
神经网络
【M-P神经元模型】 神经网络中最基本的成分是神经元（$Neuron$）模型。 在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它“兴奋”时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位； 如果某神经元的电…
转载：竞争型神经网络
竞争型神经网络是基于无监督学习方法（unsupervised learning）的神经网络的一种重要类型，它经常作为基本的网络形式，构成其他一些具有组织能力的网络，如自组织映射网络…
人工智能AI-机器视觉CV-数据挖掘DM-机器学习ML-神经网络-[资料集合贴]
说明：这个贴用于收集笔者能力范围内收集收藏并认为有用的资料，方便各方参考，免去到处找寻之苦，提升信息的交叉引用价值。仅供参考，不作为必然的推荐倾向。如涉及版权等问题请相关人员联系笔者，谢谢。 |博客| 龙心…
