一些先进的网络结构: # https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/highway_dnn.py # -*- coding: utf-8 -*- """ Deep Neural Network for MNIST dataset classification task using a highway network References: Links: [MNIST Dataset] http…

卷积神经网络 一般性结构卷积核个数和 输入输出的关系以及输入输出的个数的说明: 以cifar-10为例: Initialized data layer 'data', producing3072 outputs Initialized data layer 'labels', producing1 outputs Initialized convolutional layer 'conv1',producing 32x32 64-channel output Initialized max-po…

1.导入依赖包,初始化一些常量 import collections import numpy as np import tensorflow as tf TRAIN_DATA = "./data/ptb.train.txt" # 训练数据路径 TEST_DATA = "./data/ptb.test.txt" # 测试数据路径 EVAL_DATA = "./data/ptb.valid.txt" # 验证数据路径 HIDDEN_SIZE = 3…

本文翻译自: http://www.codeproject.com/Articles/16650/Neural-Network-for-Recognition-of-Handwritten-Digi 正如前文所述, 程序并未实现一个通用神经网络, 也并非一个神经网络开发环境. 它其实是一个非常特殊的网络, 一个5层卷积神经网络. 输入层接收 29x29 的灰度手写数字图片, 输出层由10个神经元组成, 判断结果对应的神经元输出1, 其余输出-1(理想). CNN是基于"权值共享"的NN…

100天搞定机器学习|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 100天搞定机器学习|Day7 K-NN 100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理 100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机 100天搞定机器学习|Day11 实现KNN 100天搞定机器学习|Day13-14 SVM的实现 100天搞定机器学习|Day15 朴素贝叶斯 100天搞定机器学习|Day1…

一.条件语句 简单条件 if [ condition ]; then # 当 condition 成立时,执行内容: fi # 将 if 反过来写,fi 结束 if 之意 复杂条件 if [ condition ]; then # 当 condition 成立时,执行内容: else # 当 condition 成立时,执行内容: fi if [ condition1 ]; then # 当 condition1 成立时,执行内容: elif [ condition2 ]; then # 当 c…

行号 字段名称 字段描述 字段类型 长度 主键 说明 允许为空 用户组数据表(ofGroup) 1 groupName 组名 varchar2 50 ★   NOT NULL 2 description 组描述信息 varchar2 255         组属性名-值对应表(ofGroupProp) 1 groupName 组名 varchar2 50 ★   NOT NULL 2 name 组属性名 varchar2 100     NOT NULL 3 propValue 组属性值 var…

TFLearn构建神经网络 Building the network TFLearn lets you build the network by defining the layers. Input layer For the input layer, you just need to tell it how many units you have. For example, net = tflearn.input_data([None, 100]) would create a network…

原文地址:https://www.zhihu.com/question/59800121/answer/184888043 神经元 在深度学习领域,神经元是最底层的单元,如果用感知机的模型, wx + b, 加上一个激活函数构成了全部,输入和输出都是数字,研究的比较清楚.别的不说,在参数已知的情况下,有了输入可以计算输出,有了输出可以计算输入. 但在神经科学领域,神经元并不是最底层的单位. 举例来说,有人在做神经元膜离子通道相关的工作.一个神经元的输入,可以分为三部分,从其他神经元来的电信号输入…

1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息的一种表现形式.在一个数据集中,模式有很多不同的表现形式,不管是在传统的机器学习训练的过程,还是是深度学习的训练过程,本质上都是在进行模式提取. 而从信息论的角度来看,模式提取也可以理解为一种信息压缩过程,通过将信息从一种形式压缩为另一种形式.压缩的过程不可避免会造成信息丢失. 笔者这里列举几种典型的体…