本文详细了解神经网络BP算法的原理和Python的实现
什么是梯度下降和连锁求导定律
假设您有函数j(w )，如下图所示。
坡度下降示意图
现在，我们要求当w等于什么时，j(w )能取最小值。 从图中可知，最小值位于初始位置的左边，这意味着如果要使j[w]最小，则需要减小w的值。 另外一方面，初始位置切线的斜率a 0(.
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玄学酱
2017-08-02
044阅读数
三层BP神经网络的python实现
这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络python的实现，下一步打算尝试修改为多层BP神经网络。
下面是运行演示函数的屏幕截图。 你会发现预测的结果是惊人的。
提示：运行演示函数时，请尝试更改隐藏层中的节点数，并在节点数增加时查看预测的精度是否会提高
1导入.
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DFD高清
2015-02-28
681阅读数
神经网络基础知识笔记
神经网络显示
神经元模型
神经网络可以从大脑机制中得到启发，用于解决通用的学习问题。 神经网络的基本组成部分是神经元(neuron )。 每个神经元都有轴突和多个树突。 连接到该神经元的树突均为输入，当所有输入树突兴奋水平之和超过某一阈值时，神经元被激活。 激活的神经元沿着轴突发送信号.
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墨航
2017-05-16
733阅读数
Keras框架概述
Keras是一个基于Theano的深度学习框架，其设计借鉴Torch，用Python语言编写，是一个支持GPU和CPU的高度模块化神经网络库。 使用文档来源： http://keras.io/，中文文档来源： http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest /，此处.
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ayew
2018-01-07
871阅读数
独家|一文阅读深度学习
Figure1. Deep learning指南
前言
深度学习(deep learning )的概念最早追溯到1940-1960年的控制论(cybernetics )，然后在1980-1990年发展到连接主义(connectionism )，第三次发展.
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walker ssdfj
2017-08-01
236阅读数
让AI得分！ ——运用机器学习选择Dota2替补英雄
机器学习不仅仅是书和文档中无聊的理论。 事实上，机器学习方法已经可以应用到我们日常生活的很多场合，甚至在玩游戏的时候，机器学习也可以和我们一起喝啤酒。
例如，玩Dota2的时候，大家除了经常抱怨服务器的问题，还有一个频繁的问题是：“躺着这么多英雄的我该做什么，怕会出现随机但什么都不会做的人，所以选择了.
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玄学酱
2017-10-24
193阅览数
深度学习最佳实践系列——权重w初始化
作为深度学习的初学者，我意识到的一点是，网络上没有多少在线文档可以覆盖所有深层次的学习技巧。 是权重初始化、正规化、循环学习率等零散的实践技巧，它们可以使神经网络的训练和调试更容易且高效。 本博客的内容将尽可能多地介绍实践细节，以便于实现深度学习.
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【方向】
2018-06-25
392阅览数
2020年机器学习的热门趋势
我们才进入2020年，在最新的研究论文中可以看到图机学习(Graph Machine Learning，GML )的发展趋势。 本文是2020年图机学习的重要内容和我对这些论文讨论的看法。
引言
本论文的目的不是介绍图的机器学习的基本概念，而是像图的神经网络(Graph Ne )那样.
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机械智能技术
2020-02-10
272阅读数
计算机如何对图像进行分类？ KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习由你选择(带开源代码)。
图像分类问题是指从固定的组中向输入图像分配标签的任务。 这是计算机视觉的中心问题之一，看起来很简单，但在实际生活中有各种各样的应用。
传统方式：功能说明和检查。
这种方法可能对一些示例任务有用，但实际上更复杂。
因此，使用机器学习为各类提供很多东西.
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walker ssdfj
2017-06-01
752阅览数
三层BP神经网络的python实现
这是
是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！
提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会否提升
1 import...
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吞吞吐吐的
2017-09-13
1236浏览量
Python实现RNN
一般的前馈神经网络中, 输出的结果只与当前输入有关与历史状态无关, 而递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)神经元的历史输出参与下一次预测.
本文中我们将尝试使用RNN处理二进制加法问题: 两个加数作为两个序列输入, 从右向左处理加数序列.和的某一位不仅与加数的...
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技术小机灵的缘分
2017-11-27
1451浏览量
Python实现RNN
一般的前馈神经网络中, 输出的结果只与当前输入有关与历史状态无关, 而递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)神经元的历史输出参与下一次预测.
本文中我们将尝试使用RNN处理二进制加法问题: 两个加数作为两个序列输入, 从右向左处理加数序列.和的某一位不仅与加数的...
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科技探索者
2017-11-07
704浏览量
神经支持决策树(NBDT)算法研究
闲鱼技术-渐漓
背景
在闲鱼的很多业务场景中有大量需要利用算法进行分类的需求，例如图片分类、组件识别、商品分层、纠纷类别预测等。这些场景往往需要模型识别出的结果具备可解释性，也就是识别不能只得到其类别，最好能在识别过程中同时解释类别的层级和来源。如何进行有解释的图片分类成为了项目研发中的一个需求，...
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闲鱼技术
2020-06-04
577浏览量
近200篇机器学习&深度学习资料分享(含各种文档，视频，源码等)
From：http://www.tuicool.com/articles/rqIRJb2
本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。《Brief History of Machine Learning》
介绍:这...
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武耀文
2016-11-02
2156浏览量
Apache Spark 1.5新特性介绍
Apache Spark社区刚刚发布了1.5版本,大家一定想知道这个版本的主要变化,这篇文章告诉你答案。
DataFrame执行后端优化(Tungsten第一阶段)
DataFrame可以说是整个Spark项目最核心的部分,在1.5这个开发周期内最大的变化就是Tungsten项目的第一阶段已经完成...
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小旋风柴进
2017-05-02
1226浏览量
原来CNN是这样提取图像特征的。。。
1.卷积操作
假设有一个5*5的图像，使用一个3*3的卷积核(filter)进行卷积，得到一个3*3的矩阵(其实是Feature Map，后面会讲)，如下所示：
下面的动图清楚地展示了如何进行卷积操作(其实就是简单的点乘运算)：
一个图像矩阵经过一个卷积核的卷积操作后，得到了另一个矩阵，这个...
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技术小能手
2018-11-26
2348浏览量
py4CV例子3Mnist识别和ANN
1、什么是mnist数据集；
mnist是一个被重度使用的数字手写字符集。它来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的...
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禾路
2018-03-20
886浏览量