Hello world # coding=utf-8 import tensorflow as tf import os os.environ[' try: tf.contrib.eager.enable_eager_execution() print("TF imported with eager execution!") except ValueError: print("TF already imported with eager execution!") t…

信息往往还存在着诸如树结构.图结构等更复杂的结构.这就需要用到递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN),巧合的是递归神经网络的缩写和循环神经网络一样,也是RNN,递归神经网络可以处理树.图这样的递归结构. 递归神经网络 神经网络的输入层单元个数是固定的,因此必须用循环或递归的方式来处理长度可变的输入.循环神经网络实现通过长度不定的输入分割为等长度的小块,然后再依次的输入到网络中,从而实现了神经网络对变长输入的处理.一个典型的例子是,当我们处理一句话的时候,我们…

目录 1 神经网络 2 卷积神经网络 2.1 局部感知 2.2 参数共享 2.3 多卷积核 2.4 Down-pooling 2.5 多层卷积 3 ImageNet-2010网络结构 4 DeepID网络结构 5 参考资源 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先…

需求说明:深度学习FPGA实现知识储备 来自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 说明:图文并茂,言简意赅. 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一…

2017-12-18 23:42:33 一.什么是深度学习 深度学习(deep neural network)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法.          --Wiki 在人工智能领域,有一个方法叫机器学习.在机器学习这个方法里,有一类算法叫神经网络.神经网络如下图所示: 上图中每个圆圈都是一个神经元,每条线表示神经元之间的连接.我们可以看到,上面的神经元被分成了多层,层与层之间的神经元有连接,而层内之间的神经元没有连…

Coding according to TensorFlow 官方文档中文版 中文注释源于:tf.truncated_normal与tf.random_normal TF-卷积函数 tf.nn.conv2d 介绍 TensorFlow - tf.nn.conv2d tf.nn.max_pool参数含义和用法 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = inpu…

前馈神经网络(Feedforward Neural Network - BP) 常见的前馈神经网络 感知器网络 感知器(又叫感知机)是最简单的前馈网络,它主要用于模式分类,也可用在基于模式分类的学习控制和多模态控制中.感知器网络可分为单层感知器网络和多层感知器网络. BP网络 BP网络是指连接权调整采用了反向传播(Back Propagation)学习算法的前馈网络.与感知器不同之处在于,BP网络的神经元变换函数采用了S形函数(Sigmoid函数),因此输出量是0~1之间的连续量,可实现从输入到…

本文结构: 模型 训练算法 基于 RNN 的语言模型例子 代码实现 1. 模型 和全连接网络的区别 更细致到向量级的连接图 为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值 循环神经网络种类繁多,今天只看最基本的循环神经网络,这个基础攻克下来,理解拓展形式也不是问题. 首先看它和全连接网络的区别: 下图是一个全连接网络: 它的隐藏层的值只取决于输入的 x     而 RNN 的隐藏层的值 s 不仅仅取决于当前这次的输入 x,还取决于上一次隐藏层的值 s: 这个过程画成简图是这个样子:     其中,t…

(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,动态神经网络中的神经元不是在每一次迭代传播中都被激活(而在典型的多层感知机网络中却是),而是在它的膜电位达到某一个特定值才被激活.当一个神经元被激活,它会产生一个信号传递给其它神经元,提高或减少其膜电位. 在脉冲神经网络中,神经元的当前激活水平(被建模成某种微分方程)通常被觉得是当前状态,一个输…

学习了吴恩达老师深度学习工程师第一门课,受益匪浅,尤其是吴老师所用的符号系统,准确且易区分． 遵循吴老师的符号系统,我对任意层神经网络模型进行了详细的推导,形成笔记． 有人说推导任意层MLP很容易,我表示怀疑啊．难道又是我智商的问题嘛╮(╯＿╰)╭． 推导神经网络, 我用了一天．最后完成了,我就放心了,可以进行下一部分学习了:) 推这玩意是个脏活累活,直接记住向量化表示(结果)也是极好的. 顺便说一下,本文的图片若看不清,可以另存为本地文件放大看(scan的时候我定了较高的精度),更清楚^^ 该…