深度学习入门精华笔记整理
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深度学习入门笔记7 手写数字识别 续
手写数字识别2这次,我们使用CNN来实现手写数字识别。CNN主要的层次:输入层卷积层激励层池化层全连接层CNN(Convolutional neural network),即卷积神经网络。卷积为理解为一个信号与另外一个信号进行叠加,产生新的信号的过程。在卷积神经网络中,可认为具有固定权重的滑动窗口与...
深度学习入门笔记7 手写数字识别
手写数字识别MNIST数据集(修改的国家标准与技术研究所——Modified National Institute of Standards and Technology),是一个大型的包含手写数字图片的数据集。该数据集由0-9手写数字图片组成,共10个类别。每张图片的大小为28 * 28。加载必要...
深度学习入门笔记5 Facebook营销组合分类预测
Facebook营销组合分类预测背景信息在Facebook注册用户超过20亿人,每天会产生超过百亿条的消息、近10亿张新图片,借助大数据技术,Facebook可以跟踪用户网络行为、进行面部识别和标注、分析用户喜好等等,从而向广告客户的市场营销人员展示受众对于品牌、事件、活动和主题的反应。Facebo...
深度学习入门笔记4 深度神经网络
多层感知器在之前的课程中,我们了解到,感知器(指单层感知器)具有一定的局限——无法解决异或问题,即线性不可分的问题。将多个单层感知器进行组合,就可以得到一个多层感知器(MLP——Multi-Layer Perceptron)结构。 多层感知器包含输入层,一个或多个隐藏层以...
深度学习入门笔记3 自适应神经元
自适应线性神经元概念自适应线性神经网络(ADALINE——Adaptive Linear Neuron)是在感知器的基础上进行的一种改进。激活函数采用线性连续的函数来代替阶跃函数。自适应神经元&感知器激活函数:自适应神经元使用线性激活函数,感知器使用阶跃函数。误差更新:自适应神经元在最终结果...
深度学习入门笔记2 梯度下降
梯度下降概念import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False impor...
深度学习入门笔记1 感知器
深度学习基本概念深度学习是机器学习算法中的一类,其源于人工神经网络的研究。深度学习广泛应用在计算机视觉,音频处理,自然语言处理等诸多领域。深度可以理解为数据计算转换的层数。机器学习&深度学习深度学习可以看做是机器学习的一个研究领域(没有严格的定义)。目前,机器学习主要处理结构化数据,而深度学...
深度学习入门笔记系列 8 篇 ( 集合 )
一直有读者加小詹微信 ,总喜欢称呼我为『 大佬 』。我想 ,你一定是对我有什么『 误解 』。其实 ,我也是入门级别 ,原创文章也都是自己边学习边总结的好嘛 ~ 所以 ,以后大家称呼我『 小詹 』就好噢 !小詹研究生尚未开题 ,实验室的研究方向是计算机视觉 。我们知道的 ,计算机视...
深度学习入门笔记系列 ( 八 ) ——基于 tensorflow 的手写数字的识别(进阶)
基于 tensorflow 的手写数字的识别(进阶)本系列将分为 8 篇 。本次为第 8 篇 ,基于 tensorflow ,利用卷积神经网络 CNN 进行手写数字识别 。1.引言关于 mnist 数据集的介绍和卷积神经网络的笔记在本系列文章中已有过介绍 ,有需要可见下述两篇文章 。本系列第 5 篇...
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