tensorflow实现简单的卷积神经网络
这篇文章主要为大家详细介绍了tensorflow实现简单的卷积神经网络,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
基于Keras的卷积神经网络(CNN)可视化
基于Keras的卷积神经网络(CNN)可视化标签(空格分隔):深度学习卷积神经网络可视化本文整理自DeepLearningwithPython,书本上完整的代码在这里的5.4节,并陪有详细的注释。深度学习一直被人们称为“黑盒子”,即内部算法不可见。但是,卷积神经网络(CNN)却能够被可视化,通过可视...
利用反卷积神经网络可视化CNN
http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51762046http://arxiv.org/pdf/1311.2901.pdf VisualizingandunderstandingconvolutionalnetworksMDZeiler,RFergu...
深层神经网络
importtensorflowastffromnumpy.randomimportRandomState常用函数与运算tf.clip_by_value函数将张量限定在一定的范围内:sess=tf.InteractiveSession()v=tf.constant([[1.,2.,3.],[4.,5...
『TensotFlow』深层循环神经网络
纠结了不少日子,终于弄明白了新版本tensorflow中的深层递归神经网络的调用方式了,预计文章会很短,不过因为真的纠结了挺久的,所以就不插到之前介绍RNN的文章中去了,权当个纪念(笑)。在这篇文章中查到的,不过其实报错信息比这个长得多,ValueError:AttempttoreuseRNNCel...
Deep Learning.ai学习笔记_第二门课_改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化
目录第一周(深度学习的实践层面)第二周(优化算法)第三周(超参数调试、Batch正则化和程序框架)目标:如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习。第一周(深度学习的实践层面)如何选取一个神经网络的训练集、验证集和测试...
python学习大全:python基础进阶+人工智能+机器学习+神经网络
首先用数据说话,看看资料大小,达到675G承诺:真实资料、不加密。(鉴于太多朋友加我QQ,我无法及时回复,)方便的朋友给我点赞、评论下,谢谢!(内容较大,多次保存)[hide]链接:[url]https://pan.baidu.com/s/1wOLIVuTDiXLlt7DxmRTlCw[/url]提...
Python实现一个简单三层神经网络的搭建及测试 代码解析
一个完整的神经网络一般由三层构成:输入层,隐藏层(可以有多层)和输出层。本文所构建的神经网络隐藏层只有一层。一个神经网络主要由三部分构成(代码结构上):初始化,训练,和预测。,需要的朋友可以参考下面文章内
学习日记(2.19 BP神经网络完整代码解读)
BP网络实现手写数字识别代码解读1.添加偏置#添加偏置temp=np.ones([X.shape[0],X.shape[1]1])temp[:,0:-1]=XX=tempnp.ones()函数numpy.ones()函数的功能是返回一个全都是1的N维数组,其中shape(用来指定返回数组的大小)、d...
树卷积神经网络Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning
树卷积神经网络Tree-CNN:ADeepConvolutionalNeuralNetworkforLifelongLearning2018-04-1708:32:39 看_这是一群菜鸟 阅读数1906 收藏 更多分类专栏: 论文解读 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议...
深度学习原理与框架-神经网络-cifar10分类(代码) 1.np.concatenate(进行数据串接) 2.np.hstack(将数据横着排列) 3.hasattr(判断.py文件的函数是否存在) 4.reshape(维度重构) 5.tanspose(维度位置变化) 6.pickle.load(f文件读入) 7.np.argmax(获得最大值索引) 8.np.maximum(阈值比较)
横1.np.concatenate(list,axis=0)将数据进行串接,这里主要是可以将列表进行x轴获得y轴的串接参数说明:list表示需要串接的列表,axis=0,表示从上到下进行串接2.np.hstack(list) 将列表进行横向排列参数说明:list.append([1,2]),list...
可视化理解卷积神经网络
原址一、相关理论本篇博文主要讲解2014年ECCV上的一篇经典文献:《VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks》,可以说是CNN领域可视化理解的开山之作,这篇文献告诉我们CNN的每一层到底学习到了什么特征,然后作者通过可视化进行调整网络,提高了...
TensorFlow 实战之实现卷积神经网络的实例讲解
下面小编就为大家分享一篇TensorFlow 实战之实现卷积神经网络的实例讲解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
提高神经网络的学习方式Improving the way neural networks learn
Whenagolfplayerisfirstlearningtoplaygolf,theyusuallyspendmostoftheirtimedevelopingabasicswing.Onlygraduallydotheydevelopothershots,learningtochip,draw...
神经网络深层网络实现
神经网络深层网络实现步骤随机初始化数据对于权重\(W^{[l]}\),一般采用\(np.random.randn(l,l-1)*\sqrt{{1\over{dimension\of\previous\layer}}}\)如果当前的\(l\)层的激活函数为\(ReLU\),则使用\(He\initia...
教你使用Python建立任意层数的深度神经网络
这篇文章主要介绍了Python建立任意层数的深度神经网络,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
神经网络常用的Numpy功能笔记
数组初始化x=np.array([[1,2]])x=np.zeros((2,3))生成随机数w=np.random.randn(2,3)PILimage转换成arrayimg=np.asarray(image)array转换成imageImage.fromarray(np.uint8(img))神经...
tensorflow入门之训练简单的神经网络方法
本篇文章主要介绍了tensorflow入门之训练简单的神经网络方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
粒子群优化算法对BP神经网络优化 Matlab实现
1、粒子群优化算法粒子群算法(particleswarmoptimization,PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出,该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于SwarmInteligence的优化方法。同遗传算法类似,也是一种基于群体...
卷积神经网络CNN的应用场景
卷积网络(ConvolutionalNetwork)也叫卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork, CNN),是一种专门用来处理具有类似网络结构的数据的神经网络。例如时间序列数据(可以认为是是在时间轴上有规律地采样形成的一维网格)和图像数据(可以看作是二维的像素网格)。卷积...