1.机器学习

（1）监督学习：有数据和标签

（2）非监督学习：只有数据，没有标签

（3）半监督学习：监督学习+非监督学习

（4）强化学习：从经验中总结提升

（5）遗传算法：适者生存，不适者淘汰

2.神经网络

调参：使对最终结果敏感的神经元更加敏感，没有决定作用的神经元变得迟钝

3.CNN：卷积神经网络

（1）批量过滤器

（2）池化：解决 卷积时，神经层可能无意丢失一些信息

（3）处理过程：

初步认识CNN的更多相关文章

  1. CNN初步-2

    Pooling 为了解决convolved之后输出维度太大的问题 在convolved的特征基础上采用的不是相交的区域处理     http://www.wildml.com/2015/11/unde ...

  2. CNN初步-1

    Convolution:   个特征,则这时候把输入层的所有点都与隐含层节点连接,则需要学习10^6个参数,这样的话在使用BP算法时速度就明显慢了很多. 所以后面就发展到了局部连接网络,也就是说每个隐 ...

  3. 卷积神经网络（CNN）学习算法之----基于LeNet网络的中文验证码识别

    由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的C ...

  4. （六）6.18 cnn 的反向传导算法

    本文主要内容是 CNN 的 BP 算法,看此文章前请保证对CNN有初步认识,可参考Neurons Networks convolutional neural network(cnn). 网络表示 CN ...

  5. [置顶] VB6基本数据库应用（三）：连接数据库与SQL语句的Select语句初步

    同系列的第三篇,上一篇在:http://blog.csdn.net/jiluoxingren/article/details/9455721 连接数据库与SQL语句的Select语句初步 ”前文再续, ...

  6. Tensorflow的CNN教程解析

    之前的博客我们已经对RNN模型有了个粗略的了解.作为一个时序性模型,RNN的强大不需要我在这里重复了.今天,让我们来看看除了RNN外另一个特殊的,同时也是广为人知的强大的神经网络模型,即CNN模型.今 ...

  7. 用于NLP的CNN架构搬运：from keras0.x to keras2.x

    本文亮点: 将用于自然语言处理的CNN架构,从keras0.3.3搬运到了keras2.x,强行练习了Sequential+Model的混合使用,具体来说,是Model里嵌套了Sequential. ...

  8. 深入学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

    网上关于卷积神经网络的相关知识以及数不胜数,所以本文在学习了前人的博客和知乎,在别人博客的基础上整理的知识点,便于自己理解,以后复习也可以常看看,但是如果侵犯到哪位大神的权利,请联系小编,谢谢.好了下 ...

  9. CS229 6.18 CNN 的反向传导算法

    本文主要内容是 CNN 的 BP 算法,看此文章前请保证对CNN有初步认识. 网络表示 CNN相对于传统的全连接DNN来说增加了卷积层与池化层,典型的卷积神经网络中(比如LeNet-5 ),开始几层都 ...

随机推荐

  1. 网络流$1$·简单的$EK$与$Dinic~of~Net-work ~ Flow$学习笔记

    \(2333\)这是好久之前学的了,不过一直在咕咕咕咕. 一般来讲,正常的网络流笔记一开始都是要给网络流图下定义的.那么我们不妨也来先进行一波这种操作. 那么网络流图,类似于有向图,边上带权,但是这个 ...

  2. 404 Note Found队Beta4

    目录 组员情况 组员1(组长):胡绪佩 组员2:胡青元 组员3:庄卉 组员4:家灿 组员:恺琳 组员6:翟丹丹 组员7:何家伟 组员8:政演 组员9:黄鸿杰 组员10:刘一好 组员11:何宇恒 展示组 ...

  3. 微信公众号开发被动回复用户消息，回复内容Content使用了"\n"换行符还是没有换行

    使用语言和框架:本人后端开发使用的Python的DRF(Django REST framework)框架 需求:在微信公众号开发时,需要实现自动回复,即被关注回复.收到消息回复.关键词回复 发现问题: ...

  4. C 没得写的水文

    引言 - 没得写 最近工作上需要处理事情很多(接手, 维稳, 危机), 还有深入读书计划也提上了日程. 为了每月水经验, 这里带大家写个 C 的多值返回吧 : ) #include <stdio ...

  5. 洛谷 P1350 车的放置

    洛谷 P1350 车的放置 题目描述 有下面这样的一个网格棋盘,a,b,c,d表示了对应边长度,也就是对应格子数. 当a=b=c=d=2时,对应下面这样一个棋盘 要在这个棋盘上放K个相互不攻击的车,也 ...

  6. CF 724 G. Xor-matic Number of the Graph

    G. Xor-matic Number of the Graph 链接 题意: 给定一个无向图,一个interesting的三元环(u,v,s)满足,从u到v的路径上的异或和等于s,三元环的权值为s, ...

  7. 2555: SubString

    2555: SubString 链接 题意: 动态在末尾加入一个字符串,询问一个字符串出现了多少次. 分析: 如果没有动态加入,那么建出SAM后,求出parent树上,每个点|Right|,然后走一遍 ...

  8. HDU - 5877 Weak Pair (dfs+树状数组)

    题目链接:Weak Pair 题意: 给出一颗有根树,如果有一对u,v,如果满足u是v的父节点且vec[u]×vec[v]<=k,则称这对结点是虚弱的,问这棵树中有几对虚弱的结点. 题解: 刚开 ...

  9. 【fake题解】[NOI2013]向量内积

    [fake题解][NOI2013]向量内积 做法1 大暴力.哪里不会T哪里. 做法2 所有数都%=k不影响结果.(废话 k的取值只有2和3,所以肯定是要分类讨论的.k=2肯定简单些啦. k=2 出现的 ...

  10. loj2230 「BJOI2014」大融合

    LCT裸题 我LCT学傻了这题明显可以树剖我不会树剖了 本来的siz是Splay上的子树和,并没有什么用. 所以每个点维护虚子树和和子树和 虚子树和即虚边连接的子树和,且只有在access和link操 ...