（1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD(Stochastic Gradient Descent, 随机梯度下降)训练，即每次训练在训练集中抽取batchsize个样本训练；（2）iteration…

这是学习时的笔记，包含相关资料链接，有的当时没有细看，记录下来在需要的时候回顾。 有些较混乱的部分，后续会再更新。 欢迎感兴趣的小伙伴一起讨论，跪求大神指点~ VAD(ffnn神经网络)-Alex tags:voice …

from sklearn.neural_network import MLPRegressor hidden_layer_sizes :隐含层尺寸，例如hidden_layer_size=(30,20,20) activ…

神经网络学习笔记-03-循环神经网络-反向传播计算公式的证明 本文是根据WildML的Recurrent Neural Networks Tutorial写的学习笔记。 原文的例子 原文中计划实现一个循环神经网络，用于发…

深度学习之循环神经网络RNN概述，双向LSTM实现字符识别 2. RNN概述 Recurrent Neural Network – 循环神经网络，最早出现在20世纪80年代，主要是用于时序数据的预测和分类。它…

单层bp神经网络是解决线性可回归问题的。 该代码是论文：https://medium.com/technology-invention-and-more/how-to-build-a-simple-neural-netw…

title: “Python实现bp神经网络识别MNIST数据集” date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [“”] categorie…

首先是不含隐层的神经网络， 输入层是784个神经元 输出层是10个神经元 代码如下 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutor…

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…

（原文地址：维基百科） 简单介绍： 脉冲神经网络Spiking neuralnetworks (SNNs)是第三代神经网络模型，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑当中。思路是这种，动态神…

神经网络应用 基于神经网络的年径流预报分析。   网络学习样本的建立 某水库实测年径流量与因子特征值 ​ ：几个重要月份的降水量（单位：mm），年径流量为 ​ (单位：​) 这样，将这4个预报因子作为输入量，年…

转载 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4910d7c501000ch4.html 人工神经网路 学习是要透过我们的头脑，因而研究大脑神经细胞的运作，可以帮助我们了 解学习在脑神经是…