• (转)一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络

    一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 本文转自:http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 字数2259 阅读3168 评论8 喜欢11 cs224d-Day 6:快速入门 Tensorflow 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 ...
    文章 2016-09-21 1170浏览量
  • 理解卷积神经网络的利器:9篇重要的深度学习论文(上...

    手把手教你理解卷积神经网络(一) 手把手教你理解卷积神经网络(二) 本文将介绍过去五年内发表的一些重要论文,并探讨其重要性。论文1—5涉及通用网络架构的发展,论文6—9则是其他网络架构的论文。点击原文即可查看更...
    文章 2018-03-19 6723浏览量
  • 用TensorFlow和TensorBoard从零开始构建ConvNet(CNN...

    在本教程中,我将介绍如何使用TensorFlow,从头开始构建卷积神经网络,并使用TensorBoard可视化我们的图形及神经网络性能。如果您不了解完全神经网络的一些基础知识,我强烈建议您首先看另一个教程关于TensorFlow。...
    文章 2017-09-16 4876浏览量
  • 爆肝万字,终于搞定这篇⛵神经网络搭建全全全流程!...

    import shap 神经网络拆解神经网络的结构拆解的详细内容,推荐大家查看ShowMeAI的教程 深度学习教程|吴恩达专项课程·全套笔记解读下述文章:深度学习教程|神经网络基础深度学习教程|浅层神经网络深度学习教程|深层...
    文章 2022-08-09 4123浏览量
  • 神经网络与深度学习》中文教程正式开源!...

    神经网络与深度学习》主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型&xff08;卷积神经网络、递归神经网络等&xff09;以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的实际应用。主要内容这本书目前已经更新完毕&xff0c;...
    文章 2021-12-19 72浏览量
  • 使用TensorFlow动手实现的简单的股价预测模型

    由于神经网络实际上是数据图和数学运算,因此TensorFlow非常适合神经网络和深度学习。看看这个简单的例子: 一个非常简单的图表,将两个数字相加。在上图中,添加两个数字。这些数字存储在两个变量,a和b中。这些...
    文章 2017-11-30 2601浏览量
  • 【翻译】Sklearn 与 ...第10章 人工神经网络介绍(下)

    一个更简单的方法是选择一个具有比实际需要的更多层次和神经元的模型,然后使用早期停止来防止它过度拟合(以及其他正则化技术,特别是 drop out,我们将在第 11 章中看到)。这被称为“拉伸裤”的方法:而不是浪费...
    文章 2018-06-25 1683浏览量
  • 【动手学计算机视觉】第十六讲:卷积神经网络之...

    前言前文详细介绍了卷积神经网络的开山之作LeNet&xff0c;虽然近几年卷积神经网络非常热门&xff0c;但是在LeNet出现后的十几年里&xff0c;在目标识别领域卷积神经网络一直被传统目标识别算法(特征提取&43;分类器)所压制&...
    文章 2022-03-09 116浏览量
  • TensorFlow深度学习!构建神经网络预测股票价格!⛵

    对于循环神经网络的详细信息讲解,大家可以阅读ShowMeAI整理的系列教程和文章详细了解:深度学习教程:吴恩达专项课程·全套笔记解读深度学习教程|序列模型与RNN网络自然语言处理教程:斯坦福CS224n课程·课程带学与...
    文章 2022-11-12 20浏览量
  • 手撕Desenet卷积神经网络-pytorch-详细注释版(可以...

    翻译过来就是密集连接的卷积神经网络。Desenet网络是相较于Resnet更为先进的网络&xff0c;简单来说两者的区别就是&xff0c;Resnet网络是将前2层&xff0c;或者前3层之前卷积层获取的特征&xff0c;打入到当前层。需要学习...
    文章 2022-12-01 1浏览量
  • 深度学习与CV教程(7)|神经网络训练技巧(下)

    引言ShowMeAI在上一篇 深度学习与CV教程(6)|神经网络训练技巧(上)介绍了激活函数选择,和 都有饱和的问题;权重初始化不能太小也不能太大,最好使用Xavier初始化;数据预处理使用减去均值和归一化,线性分类中这两个...
    文章 2022-06-01 546浏览量
  • 【翻译】Sklearn 与 ...第11章 训练深层神经网络(下)

    在本节中,我们将介绍一些最流行的神经网络正则化技术,以及如何用 TensorFlow 实现它们:早期停止,l1 和 l2 正则化,drop out,最大范数正则化和数据增强。早期停止 为避免过度拟合训练集,一个很好的解决方案就是...
    文章 2018-06-26 3176浏览量
  • 【翻译】Sklearn 与 ...第11章 训练深层神经网络(下)

    在本节中,我们将介绍一些最流行的神经网络正则化技术,以及如何用 TensorFlow 实现它们:早期停止,l1 和 l2 正则化,drop out,最大范数正则化和数据增强。早期停止 为避免过度拟合训练集,一个很好的解决方案就是...
    文章 2019-02-14 799浏览量
  • 轻量级网络——EfficientNet

    输入图像的分辨率来提高网络性能1.EfficientNet介绍扩大卷积神经网络被广泛用于提高精度。然而&xff0c;扩大卷积神经网络的过程从来没有被很好地理解&xff0c;目前有许多方法可以做到这一点。最常见的方法是通过深度或...
    文章 2022-11-12 15浏览量
  • 轻量级深度卷积神经网络在农业机器人中的应用

    60 下降率(drop out rate):50%.1.杂草分割的准确度作者使用了公开的训练数据及「Crop/Weed Field Image Dataset(CW-FID)」&xff0c;它包括 20 张训练数据和 40 张测试数据。作者还将结果与 Haug 和 Ostermann 的工作...
    文章 2021-11-28 128浏览量
  • Local Response Normalization作用——感觉LRN也是...

    但似乎,在后来的设计中,这一层已经被其它种的Regularization技术,如drop out,batch normalization取代了。知道了这些,似乎也可以不那么纠结这个LRN了。转自:...
    文章 2017-11-16 3387浏览量
  • 神经网络22-DGL实战:针对边分类任务的邻居采样训练...

    def_init_(self,in_features,hidden_features,out_features,num_classes): super()._init_() self.gcn&61;StochasticTwoLayerGCN in_features,hidden_features,out_features) self.predictor&61;ScorePredictor(num_...
    文章 2022-05-23 212浏览量
  • 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

    LSTM是一种时间递归神经网络,它出现的原因是为了解决RNN的一个致命的缺陷。原生的RNN会遇到一个很大的问题,叫做The vanishing gradient problem for RNNs,也就是后面时间的节点会出现老年痴呆症,也就是忘事儿,...
    文章 2017-08-17 67149浏览量
  • 【6】卷积神经网络的介绍

    而卷积神经网络的出现可以较好的降低了参数的总数量&xff0c;参考了人视野的局部相关性特点。而其中的卷积概念&xff0c;其具体的操作就是对于一个行列维数相同的矩阵&xff0c;他们之间的卷积运算就相同位置的数据相乘&xff0...
    文章 2022-11-12 17浏览量
  • 【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— ...

    噪声可以是纯粹的高斯噪声添加到输入,或者它可以随机关闭输入,就像 drop out(在第 11 章介绍)。图 15-9 显示了这两个选项。TensorFlow 实现 在 TensorFlow 中实现去噪自编码器并不难。我们从高斯噪声开始。这...
    文章 2018-07-06 1570浏览量
  • 【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— ...

    噪声可以是纯粹的高斯噪声添加到输入,或者它可以随机关闭输入,就像 drop out(在第 11 章介绍)。图 15-9 显示了这两个选项。TensorFlow 实现 在 TensorFlow 中实现去噪自编码器并不难。我们从高斯噪声开始。这...
    文章 2019-02-14 1129浏览量
  • 【自然语言处理(NLP)】基于循环神经网络实现情感...

    【自然语言处理(NLP)】基于循环神经网络实现情感分类任务描述本示例教程演示如何在IMDB数据集上用RNN网络完成文本分类的任务。IMDB数据集是一个对电影评论标注为正向评论与负向评论的数据集,共有25000条文本数据...
    文章 2022-08-13 78浏览量
  • 基于tensorflow搭建混合神经网络精准推荐!...

    当然,随着神经网络的日益普及,很多公司的业务中使用到的推荐算法已经是上述所有方法结合的混合推荐系统。在本篇内容中,ShowMeAI 将给大家一一道来,从传统推荐系统算法到前沿的新式推荐系统,讲解原理并手把手教...
    文章 2022-08-26 4084浏览量
  • 基于Fashion-MNIST数据集的模型剪枝(上)

    适合在FPGA、单片机等平台上部署知识蒸馏训练一个更紧凑的神经网络来从大的模型蒸馏知识卷积层和全连接层模型表现对应用程序和网络结构比较敏感&xff0c;只能从零开始训练转移、紧凑卷积核设计特别的卷积核来保存参数...
    文章 2022-10-19 37浏览量
  • 《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用...循环神经网络

    第14章 循环神经网络 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@akonwang@alexcheen@飞龙 校对:@飞龙 击球手击出垒球,你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它,不断调整...
    文章 2018-05-17 1967浏览量
  • 深度学习正则化(一)

    2.3.2.3 神经网络中的正则化神经网络中的正则化与逻辑回归相似&xff0c;只不过参数W变多了&xff0c;每一层都有若干个权重&xff0c;可以理解成一个矩阵我们把w[l]w[l]理解某一层神经元的权重参数&xff0c;其中这是加入了L2...
    文章 2022-05-18 69浏览量
  • 干货|算法工程师入门第三期——黄李超讲物体检测

    例如现在深度神经网络的学习方法仍然是反向传播(back-propagation),它是在1986年被第一次提出来。像现在非常流行的卷积神经网络(ConvNet),其实1998年的时候就已经被应用到字符识别系统了。现在得益于更快的...
    文章 2017-08-01 1381浏览量
  • 一文看懂迁移学习:怎样用预训练模型搞定深度学习?

    这些权重能够被提取出来,迁移到其他的神经网络中,我们“迁移”了这些学来的特征,就不需要从零开始训练一个神经网络了。现在,让我们从自身进化的角度来讨论这种迁移学习的重要性。这是Tim Urban最近在waitbutwhy....
    文章 2018-01-08 1428浏览量
  • TensorFlow——CNN卷积神经网络处理Mnist数据集

    CNN卷积神经网络处理Mnist数据集 CNN模型结构: 输入层:Mnist数据集(28*28) 第一层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:32个 第一层池化:池化视野2*2,步长为2 第二层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:64个...
    文章 2018-05-26 1931浏览量
  • 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

    适合多输入变量的神经网络模型一直让开发人员很头痛,但基于(LSTM)的循环神经网络能够几乎可以完美的解决多个输入变量的问题。基于(LSTM)的循环神经网络可以很好的利用在时间序列预测上,因为很多古典的线性方法...
    文章 2017-08-18 3638浏览量
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