目录 人工神经网络VS卷积神经网络 卷积神经网络CNN 卷积层 参数及结构 卷积输出值的计算 步长 外围补充与多Filter 总结输出大小 卷积网络API 新的激活函数-Relurule激活函数API Pooling计算Pooling API Mnist数据集卷积网络实现 人工神经网络VS卷积神经网络 参数太多，在cifar-...
之前我们讲了神经网络的起源、单层神经网络、多层神经网络的搭建过程、搭建时要注意到的具体问题、以及解决这些问题的具体方法。本文将通过一个经典的案例：MNIST手写数字识别，以代码的形式来为大家梳理一遍神经网络的整个过程。 一 、MNIST手写数字数据集介绍 MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所，是著名的公开数据集之一，通常这个数据集都会被...
转自 http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html 神经网络实现 1. 数据预处理 在训练神经网络前一般需要对数据进行预处理，一种重要的预处理手段是归一化处理。下面简要介绍归一化处理的原理与方法。 (1) 什么是归一化？ 数据归一化，就是将数据映射到[0,...
来源：https://www.numpy.org.cn/deep/basics/fit_a_line.html 数字识别 本教程源代码目录在book/recognize_digits,初次使用请您参考Book文档使用说明。 #说明: 硬件环境要求： 本文可支持在CPU、GPU下运行 Docker镜像支持的CUDA/cuDNN版本： 如果使用了Docke...
python信用评分卡（附代码，博主录制） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https:...
谷歌发布"自动机器学习"技术 AI可自我创造 据Inverse报道，今年5月份，谷歌宣布其人工智能（AI）研究取得重大进展，似乎帮助科幻小说中最耸人听闻的末日预言成为现实。谷歌推出名为“自动机器学习（AutoML）”的技术，在无需人类工程师的支持下，允许AI进行自我创造。 从表面上看，这种技术可能会让人觉得AI发展终于迎来“奇点时刻”，它正在失去控制。但...
我们需要将parameters从矩阵unrolling到向量，这样我们就可以使用adanced optimization routines. unroll into vectors costFunction与fminunc里面的theta都是n+1维的向量，costFunction的返回值gradient也是n+1维的向量。 但是当我们使用神经网络时，我...
卷积神经网络介绍卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。 最典型的卷积网络，由卷积层、池化层、全连接层组成。其中卷积层与池化层配合，组成多个卷积组，逐层提取特征，最终通过若干个全连接层完成分类。 卷积层完成的操作，可以认为是受局部感受野概念的启发，而池化层，主要是为了降低数据维度。 综合起来说，CNN通过卷积来模拟特征区...
传统神经网络： 是全连接形式，即样本的每个特征属性都通过所有的隐藏层节点映射，最后输出数据。由于是全连接，所以计算极为复杂，且模型不易学习。 卷积神经网络：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN), CNN可以有效的降低反馈神经网络(传统神经网络)的复杂性，常见的CNN结构有LeNet-5、AlexNet、Z...