首先看一下运行效果: 下面是项目整体目录： 0.实现神经网络总览 神经网络由层、神经元、权重、激活函数和偏置组成。每层都有一个或者多个神经元，每一个神经元都和神经输入/输出连接，这些连接就是权重。 需要重点强调一下，一个神经网络可能有很多隐含层，也可能一个没有，因为每层的神经元数目也可能不同。然而， ...
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编程语言 时间：
2019-09-22 15:21:38
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感知野的概念尤为重要，对于理解和诊断CNN网络是否工作，其中一个神经元的感知野之外的图像并不会对神经元的值产生影响，所以去确保这个神经元覆盖的所有相关的图像区域是十分重要的；需要对输出图像的单个像素进行预测的任务，使每一个输出像素具有一个比较大的感知野是十分重要的，在做预测试时，每一个关键的信息就不 ...
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2019-09-05 23:09:41
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漫谈autoencoder：降噪自编码器/稀疏自编码器/栈式自编码器（含tensorflow实现） 2018年08月11日 20:45:14 wblgers1234 阅读数 13196更多 分类专栏： 机器学习 深度学习 漫谈autoencoder：降噪自编码器/稀疏自编码器/栈式自编码器（含ten ...
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2019-08-31 10:53:47
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Problem A: 记忆（memory） Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 512 MB Description 你在跟朋友玩一个记忆游戏。 朋友首先给你看了n个长度相同的串，然后从中等概率随机选择了一个串。 每一轮你可以询问一个位置上的正确字符，如果能够凭借已有 ...
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2019-08-30 13:35:38
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摘录自《机器学习及应用》汪荣贵 机械工业出版社 总结了一些神经网络与深度学习中的一些网络介绍。 1.神经元与感知机 （1）关于激活函数 （2）MLP MLP模型的网络结构没有环路或回路，故是一类前馈网络模型。MLP模型中隐含层的层数可为一层也可为多层。对于MLP模型和BP神经网络这样包含多个数据处理 ...
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2019-08-26 23:04:40
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题目描述： 你培育出了一些新型的神经元，它们可以有很多的轴突。 具体来说，对于第i个神经元，它有1~di条轴突，因此可以与1~di个神经元相连，可以将轴突看成无向图的边，假定每个神经元都是不同的。 现在你想知道，有多少种方案使得其中恰好k个神经元相连通，这里的连通需要保证任意两个神经元间有且仅有一条 ...
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2019-08-24 20:53:17
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卷积神经网络 代码：https://github.com/TimVerion/cat 卷积层 卷积层：通过在原始图像上平移来提取特征，每一个特征就是一个特征映射 原理:基于人脑的图片识别过程，我们可以认为图像的空间联系也是局部的像素联系比较紧密，而较远的像素相关性比较弱，所以每个神经元没有必要对全局 ...
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2019-08-22 22:04:51
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超参数（Hyper-Parameter)是困扰神经网络训练的问题之一，因为这些参数不可通过常规方法学习获得。 神经网络经典五大超参数: 学习率(Leraning Rate)、权值初始化(Weight Initialization)、网络层数(Layers) 单层神经元数(Units)、正则惩罚项（R ...
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2019-08-22 13:03:08
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目录 卷积层的dropout 全连接层的dropout Dropout的反向传播 Dropout的反向传播举例 参考资料 在训练过程中，Dropout会让输出中的每个值以概率keep_prob变为原来的1/keep_prob倍，以概率1-keep_prob变为0。也就是在每一轮的训练中让一些神经元随 ...
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2019-08-20 10:47:55
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4.1深层神经网络 （1）到底是深层还是浅层是一个相对的概念，不必太纠结，以下是一个四层的深度神经网络： （2）一些符号定义： a[0]=x（输入层也叫做第0层） L=4：表示网络的层数 g:表示激活函数 第l层输出用a[l]，最终的输出用a[L]表示 n[1]=5:表示第一层有五个神经元，第l层神 ...
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2019-08-16 00:52:39
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