1. https://blog.csdn.net/u010159842/article/details/87271554 2. https://blog.csdn.net/weixin_42861043/article/details/89705021 3. https://swift.ctolib.com/ooooverflow-chinese-ocr.html…

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在…

文章提纲 全书总评 读书笔记 C1.初识神经网络 C2.神经网络是如何学习的 C3.有监督学习(运用感知机) C4.无监督学习(自组织映射) Rreferences(参考文献) 全书总评 书本印刷质量:5星.纸张很白,印刷清楚,文字排版合适,基本没有排版过程中引入的错误,阅读不累眼睛. 著作编写质量:3星.入门书,看完后可能会对神经网络有个基本概念,但是也可能就只有个基本概念.基本概念描述还是清楚的,还给出了比较好的参考资料.几个例子讲的很浅,好处就是提供了代码,如果有开发方向的需要可以参考.深…

上面我们说了神经网络的基础知识,根据上章的基础尝试搭建一个标准的3层神经网络,参考https://www.cnblogs.com/bestExpert/p/9128645.html 1.框架代码 1.>初始化函数 — 设定输入层节点.隐藏层节点.输出层节点的数量,设置学习率和各层的权重 2.>训练 — 学习给定训练集样本后,优化权重 3.>查询 — 给定输入,从输出节点给出答案 2.初始化网络 在init函数里面增加节点.学习率的初始化 3.权重--网络的核心 网路中最重要的部分是链接权…

本人最近初学Hinton大神的论文<Dynamic Routing Between Capsules >,对深度神经网络的内容进行了简要总结,将观看“从传统神经网络的角度解读Capsule”视频的内容做了笔记.感谢网络资源,让我学习到很多知识.以后会有更新. 作者: 嫩芽33出处: http://www.cnblogs.com/nenya33/p/8079861.html 版权:本文版权归作者和博客园共有 转载:欢迎转载,但须保留此段声明,并在文章中给出原文连接:否则必究法律责任 ======…

一.神经网络介绍: 神经网络算法参考人的神经元原理(轴突.树突.神经核),在很多神经元基础上构建神经网络模型,每个神经元可看作一个个学习单元.这些神经元采纳一定的特征作为输入,根据自身的模型得到输出. 图1 神经网络构造的例子(符号说明:上标[l]表示与第l层:上标(i)表示第i个例子:下标i表示矢量第i项) 图2 单层神经网络示例  神经元模型是先计算一个线性函数(z=Wx+b),接着再计算一个激活函数.一般来说,神经元模型的输出值是a=g(Wx+b),其中g是激活函数(sigmoid,tan…

https://blog.csdn.net/luyao_cxy/article/details/82383091 转载:https://blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/82284384 机器学习 一.人工智能.机器学习与深度学习 人工智能        机器学习               经典机器学习               基于神经网络的机器学习                      浅层学习                    …

PaddlePaddle出教程啦,教程一部分写的很详细,值得学习. 一期涉及新手入门.识别数字.图像分类.词向量.情感分析.语义角色标注.机器翻译.个性化推荐. 二期会有更多的图像内容. 随便,帮国产框架打广告:加入TechWriter队伍,强大国产深度学习利器.https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . . 一.情感分类模型介绍CNN.RNN.LSTM.栈式双向LSTM 教程链接:http://book.paddlepaddle.or…

个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html Ubuntu安装caffe教程参考:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 先讲解一下caffe设计的架构吧: 训练mnist数据集使用 build/tools/caffe 训练步骤:…

JOONE 一.什么是JOONE? 1.Joone是一个免费的神经网络框架来创建,训练和测试人造神经网络.目标是为最热门的Java技术创造一个强大的环境,为热情和专业的用户.2.Joone由一个中央引擎组成,这是Joone开发的所有应用程序的支点.Joone的神经网络可以建立在本地机器上,在分布式环境中进行培训,并在任何设备上运行.3.每个人都可以编写新的模块来实现从核心引擎分发的简单组件开始的新算法或新架构.主要思想是为围绕核心框架推出数百万个人工智能应用的基础. 二.JOONE分类 JOON…