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  1. 用java写bp神经网络（四）

    接上篇. 在(一)和(二)中,程序的体系是Net,Propagation,Trainer,Learner,DataProvider.这篇重构这个体系. Net 首先是Net,在上篇重新定义了激活函数和 ...

  2. 用java写bp神经网络（一）

    根据前篇博文<神经网络之后向传播算法>,现在用java实现一个bp神经网络.矩阵运算采用jblas库,然后逐渐增加功能,支持并行计算,然后支持输入向量调整,最后支持L-BFGS学习算法. ...

  3. 用java写bp神经网络（三）

    孔子曰,吾日三省吾身.我们如果跟程序打交道,除了一日三省吾身外,还要三日一省吾代码.看代码是否可以更简洁,更易懂,更容易扩展,更通用,算法是否可以再优化,结构是否可以再往上抽象.代码在不断的重构过程中 ...

  4. 用java写bp神经网络（二）

    接上篇. Net和Propagation具备后,我们就可以训练了.训练师要做的事情就是,怎么把一大批样本分成小批训练,然后把小批的结果合并成完整的结果(批量/增量):什么时候调用学习师根据训练的结果进 ...

  5. 【深度学习系列】手写数字识别卷积神经--卷积神经网络CNN原理详解(一)

    上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可 ...

  6. 使用TensorFlow的卷积神经网络识别自己的单个手写数字，填坑总结

    折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNI ...

  7. 卷积神经网络CNN 手写数字识别

    1. 知识点准备 在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积 关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性, ...

  8. 手写数字识别 卷积神经网络 Pytorch框架实现

    MNIST 手写数字识别 卷积神经网络 Pytorch框架 谨此纪念刚入门的我在卷积神经网络上面的摸爬滚打 说明 下面代码是使用pytorch来实现的LeNet,可以正常运行测试,自己添加了一些注释, ...

  9. TensorFlow卷积神经网络实现手写数字识别以及可视化

    边学习边笔记 https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190602.html # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190 ...

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    本教程将  主要面向代码,  旨在帮助您 深入学习和卷积神经网络.由于这个意图,我  不会花很多时间讨论激活功能,池层或密集/完全连接的层 - 将来会有  很多教程在PyImageSearch博客上将 ...