前馈神经网络；卷积神经网络；循环神经网络；网络优化与正则化；记忆与注意力机制；无监督学习；概率图模型；玻尔兹曼机；深度信念网络；深度生成模型；深度强化学习；
1.加载lesson1中的数据集2.将Data降维成一维,将label映射为one-hotencoding1.使用梯度计算train_loss,用tf.Graph()创建一个计
Neural_Networks_for_Applied_Sciences_and_Engineering...与Neural_Networks_and_Deep_Learning与PRML——三本都是
卷积神经网络基于TensorFlow的深度学习深度增强学习代码NN传统神经网络CNN卷积神经网络RNN递归神经网络LSTM长短期记忆网络GAN生成对抗网络DRL深度增强学习
pytorch版循环神经网络实现 import torch import torch.nn as nn import time import math import sys def load_data
卷积神经网络 典型的卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层构成。 卷积层 卷积:在原始的输入上进行特征的提取。特征提取简言之就是,在原始输入上一个小区域一个小区域进行特征的提取。 直观的理解卷积 以上
主要说明了神经网络的原理,通过一个实际的例子说明了神经网路训练的过程,进一步阐述了深度学习的原理。
人工智能,CNN(深度学习之卷积神经网络)的教学版PPT,讲解的很到位,非常具体,希望对各位有所帮助
用CNN实现一个分类器,数据共有10类,训练数据在train文件夹下,测试数据在test文件夹下,数据有十类,读取数据的方法如下。#python2importcPickledefload_da
Convolutional Neural Networks - 数媒学院 - Outline convolution pooling sparse connectivity parameter sha
