多层感知机（multilayer perceptron，简称MLP）是最基础的深度学习模型。 ...
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2018-08-23 00:30:33
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从零开始 前面了解了多层感知机的原理，我们来实现一个多层感知机。 添加隐层后，模型的性能大幅提升 在定义模型参数和定义模型步骤，仍然有一些繁琐。 使用Gluon ...
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2018-08-23 00:26:12
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一、简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法，后端基于tensorflow和theano的深度学习框架，因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格，可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络，堪称深度学习框架中的sklearn，本文就将基于Keras，以手写数字数据集MNIST为演示数据，对多层感知 ...
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2018-07-29 12:55:21
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第4章-TensorFlow实现自编码器及多层感知机 4.1 自编码器简介 深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习，模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程。这其中两点很重要，一是无监督学习，即我们不需要标注数据就可以对数据进行一定程度的学习，这种学习是对数据内容的组织形式的学习，抽取的是频繁出 ...
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2018-07-22 12:57:07
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OpenCV3.4的神经网络功能主要提供了以下三种：ml模块中的多层感知机（ArtificialNeuralNetworks-Multi-LayerPerceptrons），提供了MLP的创建、训练参数设置等函数。如：staticPtr<ANN_MLP>create()Createsemptymodel.staticPtr<ANN_MLP>load(constString&
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2018-06-28 16:02:10
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卷积神经网络简介 卷积神经网络是多层感知机的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来。视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，我们称之为感受野。 通常神经认知机包含特征提取的采样元和抗变形的卷积元，采样元中涉及两个重要参数，即感受野与阈值参数 ...
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2018-06-24 13:02:46
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? 多层感知机 随着层数越多，所需的节点数目下降,但是随着层数的增多又会出现其他的问题： 1. 过拟合 解决办法： DropOut 2. 参数难以调试 尤其是梯度下降的参数使用Adagrad、Adam、Adadelta等自适应的方法可以降低调试参数的负担。 3. 梯度弥散 使用Sigmoid在反向传 ...
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2018-05-13 13:34:41
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第四章 数值计算（numerical calculation）和第五章 机器学习基础下去自己看。 一、深度前馈网络（Deep Feedfarward Network，DFN）概要： DFN：深度前馈网络，或前馈神经网络（FFN）/多层感知机（MLP） 目标：近似模拟某函数f y=f(x;θ) 学习参 ...
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2018-04-01 16:05:10
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TensorFlow训练神经网络的4个步骤： 1、定义算法公式，即训练神经网络的forward时的计算 2、定义损失函数和选择优化器来优化loss 3、训练步骤 4、对模型进行准确率评测 附Multi-Layer Perceptron代码： 1 from tensorflow.examples.tu ...
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2018-03-06 21:47:21
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今天没有别的话，好好学习，多多转发！ 本期内容是 【多层感知机与布尔函数】 场景描述 神经网络概念的诞生很大程度上受到了神经科学的启发。生物学研究表明，大脑皮层的感知与计算功能是通过分多层实现的，例如视觉图像，首先光信号进入大脑皮层的V1区，即初级视皮层，之后依次通过V2层，V4层，即纹外皮层，进入 ...
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2018-02-27 21:22:05
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