深度學習筆記——深度學習框架TensorFlow之DNN深度神經網路的實現（十四）
DNN與CNN的本質差不多，只不過CNN加上了卷積層C以及池化層。做了卷積操作，引數共享減少了網路之間的連線引數。
DNN就是去掉C之後，使用全連線層+dropout下降+relu啟用，一層一層的WX+B的網路模式。
相關推薦
深度學習筆記——深度學習框架TensorFlow之DNN深度神經網路的實現（十四）
DNN與CNN的本質差不多，只不過CNN加上了卷積層C以及池化層。做了卷積操作，引數共享減少了網路之間的連線引數。 DNN就是去掉C之後，使用全連線層+dropout下降+relu啟用，一層一層的WX+B的網路模式。
深度學習筆記——深度學習框架TensorFlow之MLP（十四）
MLP多層感知器的使用，多層感知器，常用來做分類，效果非常好，比如文字分類，效果比SVM和bayes好多了。 感知器學習演算法基本介紹 單層感知器： 感知器（Single Layer Perceptron）是最簡單的神經網路，它包含輸入層和輸
深度學習筆記——理論與推導之Structured Learning【NLP】（十二）
Language Technology Meaning of Word（一個vector表示一個word） Predicting the next word 給一串sequence of words，預測下一個單詞 我們現在要做的就是將wi
深度學習之卷積神經網路入門（2）
卷積神經網路入門學 作者：hjimce 卷積神經網路演算法是n年前就有的演算法，只是近年來因為深度學習相關演算法為多層網路的訓練提供了新方法，然後現在電腦的計算能力已非當年的那種計算水平，同時現在的訓練資料很多，於是神經網路的相關演算法又重新火了起來，因此卷積神經網路就又
《神經網路和深度學習》之神經網路基礎（第二週）課後作業——神經網路思維的邏輯迴歸
歡迎來到你的第一個程式設計作業，在這次作業中你將會用邏輯迴歸去識別一個貓。並且在這次作業中你將會用神經網路的思維去一步一步的去解決這個問題和磨練你的深度學習的直覺。 說明： 在你的程式碼中不能使用for或while迴圈，除非說明明確要你這麼做。 你將會
《神經網路和深度學習》之神經網路基礎（第二週）課後作業——Python與Numpy基礎知識
1 用numpy 建立基本函式 1.1 s型函式，np.exp() # GRADED FUNCTION: basic_sigmoid import math def basic_sigmoid(x): """ Compute
Java框架spring Boot學習筆記（十四）：log4j介紹
inf alt 技術分享 images 使用 image 詳細 配置文件 -128 功能 日誌功能，通過log4j可以看到程序運行過程的詳細信息。 使用 導入log4j的jar包 復制log4j的配置文件，復制到src下面 3.設置日誌級別
機器學習與深度學習系列連載： 第二部分 深度學習（十四）迴圈神經網路 2（Gated RNN - LSTM ）
迴圈神經網路 2（Gated RNN - LSTM ） simple RNN 具有梯度消失或者梯度爆炸的特點，所以，在實際應用中，帶有門限的RNN模型變種（Gated RNN）起著至關重要的作用，下面我們來進行介紹： LSTM (Long Short-term Memory )
機器學習筆記（十四）：TensorFlow實戰六（經典卷積神經網路：AlexNet ）
1 - 引言 2012年，Imagenet比賽冠軍的model——Alexnet [2]（以第一作者alex命名）。這個網路算是一個具有突破性意義的模型 首先它證明了CNN在複雜模型下的有效性，然後GPU實現使得訓練在可接受的時間範圍內得到結果，讓之後的網路模型構建變得更加複雜，並且通過
Android開發學習筆記（十四）基礎UI控制元件之Spinner
Spinner：彈出一個列表選擇框，供使用者選擇。繼承自ViewGroup，因為可以容納很多列表項，因此它也是一個容器控制元件。 給Spinner指定資料來源的2種方法： 一、通過指定xml檔案來指
機器學習與深度學習系列連載： 第一部分 機器學習（十四）非監督度學習-1 Unsupervised Learning-1
非監督度學習-1 Unsupervised Learning-1（K-means,HAC,PCA） 非監督學習方法主要分為兩大類 Dimension Reduction (化繁為簡) Generation （無中生有) 目前我們僅專注化繁為簡，降維的方法，
機器學習與深度學習系列連載： 第二部分 深度學習（十四）迴圈神經網路 2（Gated RNN
迴圈神經網路 2（Gated RNN - LSTM ） simple RNN 具有梯度消失或者梯度爆炸的特點，所以，在實際應用中，帶有門限的RNN模型變種（Gated RNN）起著至關重要的作用，下面我們來進行介紹： LSTM (Long Short-term
基於深度學習的人臉識別AI技術謎與思（十四）--臉型識別
所有圖片源自網路，無意冒犯，如覺不適，通知後立即刪除。 本文在頭條號和百家號同步首發 前言 2017年12月25日，百度大腦人臉模組再一次升級，由原來的1.6.9.0升級為2.0.0.0，自此之後，我們的人臉識別就採用最新的版本了。大公司時刻充滿了焦慮感和
深度學習（Deep Learning）讀書思考八：迴圈神經網路三（RNN應用）
概述 通過前兩小節的介紹，可以清楚的瞭解RNN模型的網路結構以及LSTM。本小節主要介紹RNN其他變形以及應用，包括 1.GRU單元 2.序列到序列（Seq2Seq）模型 3.注意力（Attention）模型 4.RNN在NLP中的應
python程式設計：從入門到實踐學習筆記-基於Django框架的Web開發-設計樣式和部署（二）
部署學習筆記 接下來我們將使用Heroku（基於Web的平臺）管理Web應用程式的部署。 建立Heroku賬戶 訪問https://signup.heroku.com註冊一個帳號。 安裝Heroku Toolbelt 安裝Heroku Toolbelt，對部署到He
【深度學習基礎-07】神經網路演算法（Neural Network）上--BP神經網路基礎理論
目錄 1 起源 2 多層向前神經網路（Multilayer Feed-Forward Neural Network） 3 設計神經網路 4 交叉驗證方法 5 BP神經網路演算法 1 起源 以人腦中的神經網路為啟發，出現過不同的版本 最著名的演算法是19
深度學習小白——神經網路5（引數更新）
一、引數更新 1.隨機梯度下降及各種更新方法 【普通更新】：沿著負梯度方向改變引數 x+= -learning_rate * dx 其中學習率是一個超引數，它是一個固定的常量。 【動量更新】（Momentum） 這個方法在深度網路上幾乎總能得到更好的收斂速度。是從物理角度
Tensorflow之nn 簡單神經網路學習
最近在深入研究深度學習，關於機器學習的基本知識就略過不說了，在深度學習裡面，一些概念性的東西還是很好理解的，重點是如何利用已有的知識去構建一個合適解決實際問題的模型，然後用各種小trick去把引數調優。 試水階段，為了訓一個簡單的二分類問題，搭了一個兩層的神經
深度學習（十四）基於CNN的性別、年齡識別
CNN應用之性別、年齡識別 作者：hjimce 一、相關理論 本篇博文主要講解2015年一篇paper《Age and Gender Classification using Convolutional Neural Networks
如鵬網學習筆記（十四）ASP.NET
表單參數 form表單 web服務 exp 序列化 date 文字 arr 處理程序 Asp.net筆記 一、Socket類 進行網絡編程的類，可以在兩臺計算機之間進行網絡通訊 過程： 向服務器發送指令： GET /index.html HTTP