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[人工智能-深度学习-31]:卷积神经网络CNN - 常见卷积神经网络综合比较大全
作者主页 文火冰糖的硅基工坊 文火冰糖 王文兵 的博客 文火冰糖的硅基工坊 CSDN博客 本文网址 https blog csdn net HiWangWenBing article details 120835303 目录 第1章 人工智
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BP神经网络多输入多输出预测,BP神经网络回归预测。
清空环境变量 warning off 关闭报警信息 close all 关闭开启的图窗 clear 清空变量 clc 清空命令行 导入数据 res xlsread 数据 xlsx 数据分析 num size 0 8 训练集占数据集比例 ou
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深度神经网络在NLP的应用!
关注后 星标 Datawhale 每日干货 每月组队学习 不错过 Datawhale干货 作者 张泽 华东师范大学 Datawhale优秀学习者 深度学习正在给自然语言处理带来巨大的变革 例如机器翻译 情感分析 问答系统等落地实践 深度学习
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Keras+CNN模型识别手写数字(mnist)详细分析
CNN模型 CNN卷积神经网络 包含卷积层 卷积运算提取输入的不同特征 更多层的网络能从低级特征中迭代提取等复杂的特征 线性整流层 RELU 池化层 卷积后会得到维度很大的特征 将特征切成几个区域 取最大值或平均值 得到新的较小维度特征 全
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【GAN】基础原理讲解及代码实践
首先什么是 的模型结构 设计 模型的关键 GAN的算法原理 这里输入噪声的随机性就可以带来生成图像的多样性 GAN公式讲解 D 表示判别器对真实图片的判别 取对数函数后我们希望其值趋于 也就是D 趋于 也就是放大损失
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[深度学习] - 网络模型训练过程的 loss 变化分析 (loss / val_loss / test_loss)
目录 一 train set 和 test set 基础知识 二 分析 loss 和 val loss test loss 变化情况 一 train set 和 test set 基础知识 train set 训练集是用来训练网络模型的数据
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TensorFlow在MNIST中的应用-循环神经网络RNN
参考 1 TensorFlow技术解析与实战 2 https www cnblogs com hellcat p 7401706 html 3 http www jianshu com p 3dbeb3ab9aa3 用TensorFlow搭
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python算法中的深度学习算法之前馈神经网络(详解)
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神经网络的梯度下降法--基于手写数字识别神经网络(二)
仅供个人学习使用 学习资料来源于 3Blue1Brown官方账号 上一节讲了神经网络的结构 本节主要讲神经网络是怎样进行学习 主要涉及两个内容 1 梯度下降的思想 Gtadient descent 2 隐含层神经元的真实目的 一 梯度 计算
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神经网络应用: 手写数字识别(MNIST数据集)
1 前言 本文使用 tensorflow 2 10 0 版本构建神经网络模型并进行训练 不同版本之间的 API 可能会有不同 请选择合适的版本学习 2 MNIST 数据集介绍 MNIST数据集 Mixed National Institut
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神经网络与深度学习笔记——代价函数,规范化,过拟合
神经网络与深度学习笔记系列一共有五个专题 分别是第一章使用神经网络识别手写数字 梯度下降算法是什么 主要介绍了神经网络的基础例如感知器激活函数等概念 最主要介绍了梯度下降算法 第二章反向传播算法如何工作 反向传播算法原理 主要介绍了反向传播
神经网络与机器学习笔记
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基于改进YoloV3卷积神经网络的番茄病虫害检测
ABSTRACT 番茄在生长过程中受到各种病虫害的影响 如果控制不及时 就会导致减产甚至歉收 如何有效地控制病虫害 帮助菜农提高番茄的产量是非常重要的 而准确地识别病虫害是最重要的 与传统的模式识别方法相比 基于深度学习的病虫害识别方法可以
植物病虫害研究
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【22-23 春学期】人工智能基础--AI作业10-经典卷积网络
LeNet MNIST LeNet是由Yann LeCun及其合作者于1998年开发的一种具有开创性的卷积神经网络架构 它的设计目的是识别手写数字并执行图像分类任务 MNIST是一个用于手写数字识别的大型数据库 常被用于训练图像处理系统 L
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神经网络学习小记录59——Pytorch搭建常见分类网络平台(VGG16、MobileNetV2、ResNet50)
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用Python实现BP神经网络(附代码)
用Python实现BP神经网络 附代码 大家好 我是毕加锁 锁 今天教大家用Python实现BP神经网络 附代码 用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢 前两期线性回归及逻辑回归项目已发布 见文末链接 今天来讲讲BP神经网络 B
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BP、CNN、ResNet:图片分类FashionMnist和CIFAR-10
源码 GitHub jeanMrx FashionMnist CIFAR10 一 实验目的 理解BP神经网络和卷积神经网络的结构和原理 掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程 了解损失函数的反向传播和梯度下降 通过构建BP神经网络和卷积神经
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基于灰色神经网络的订单需求预测代码
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神经网络预测与分类
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