下载与安装 你可以使用我们提供的二进制包, 或者使用源代码, 安装 TensorFlow. 二进制安装 TensorFlow Python API 依赖 Python 2.7 版本. 在 Linux 和 Mac 下最简单的安装方式, 是使用 pip 安装. 如果在安装过程中遇到错误, 请查阅 常见问 ...
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2017-09-25 14:47:10
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之前的章节，我们利用一个仅包含一层隐藏层的简单神经网络就在MNIST识别问题上获得了98%左右的准确率。我们于是本能会想到用更多的隐藏层，构建更复杂的神经网络将会为我们带来更好的结果。 就如同在进行图像模式识别的时候，第一层的神经层可以学到边缘特征，第二层的可以学到更复杂的图形特征，例如三角形，长方 ...
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2017-09-14 13:27:23
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人工智能应用案例在实践中搭建最先进的神经网络模型，训练处属于自己的AI人工智能时代学习进度安排 神经网络和深度学习 学习神经网路和深度学习的基础与案例改善深层神经网络的 理解最前沿的深度学习方法学会搭建自己的神经网络结构化机器学习项目 学会诊断机器学习项目训练属于自己的AI卷积神经网络 学习搭建卷积... ...
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2017-09-08 22:56:23
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文章导读： 1.交叉熵损失函数 1.1 交叉熵损失函数介绍 1.2 在MNIST数字分类上使用交叉熵损失函数 1.3 交叉熵的意义以及来历 1.4 Softmax 2. 过拟合和正则化 2.1 过拟合 2.2 正则化 2.3 为什么正则化可以减轻过拟合问题 2.4 正则化的其它方法 3. 参数初始化 ...
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2017-09-07 18:16:36
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ps:我是在高一的时候第一次脑海中接触神经网络这个概念......，注意只是接触，一直扔到现在 1. 简介 神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写，其特色是：兼顾理论和实战，是一本供初学者深入理解Deep Learning的好书。 2. 感知器与sigmoid神经元 2.1 感知器 ...
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2017-08-19 14:23:28
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一 2016 年一月底，人工智能的研究领域，发生了两件大事。 先是一月二十四号，MIT 的教授，人工智能研究的先驱者，Marvin Minsky 去世，享年89 岁。 三天之后，谷歌在自然杂志上正式公开发表论文，宣布其以深度学习技术为基础的电脑程序 AlphaGo， 在 2015年 十月，连续五局击 ...
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2017-08-19 14:19:11
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ReLU 激活函数： ReLu使得网络可以自行引入稀疏性，在没做预训练情况下，以ReLu为激活的网络性能优于其它激活函数。 数学表达式： $y = max(0,x)$ Sigmoid 激活函数： sigmoid 激活函数在神经网络学习方面，可以将重点特征推向中央区，将非重点特征推向两侧区。 数学表达 ...
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2017-08-13 15:13:54
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1、关系 人工智能>机器学习>神经网络>深度学习 2、机器学习-两个过程 训练/学习过程：样本数据、学习器、模型参数 测试/预测过程：预测强、预测值 3、神经网络 机器学习模拟人脑神经元构成神经网络学习算法 数百亿的神经元，链接构成神经网络，受制于数据量和计算能力 得益于大数据、云计算的发展和普及 ...
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2017-07-21 01:27:06
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传统神经网络ANN训练算法总结 学习/训练算法分类 神经网络类型的不同，对应了不同类型的训练/学习算法。因而根据神经网络的分类，总结起来，传统神经网络的学习算法也可以主要分为以下三类： 1）前馈型神经网络学习算法 （前馈型神经网络） 2）反馈型神经网络学习算法 （反馈型神经网络） 3）自组织神经网络 ...
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2017-07-17 17:14:00
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前言 多层网络的训练需要一种强大的学习算法，其中BP（errorBackPropagation）算法就是成功的代表，它是迄今最成功的神经网络学习算法。 今天就来探讨下BP算法的原理以及公式推导吧。 神经网络 先来简单介绍一下神经网络，引入基本的计算公式，方便后面推导使用 图1 神经网络神经元模型 图 ...
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2017-02-18 18:47:52
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