神经网络模型训练平台
@宁庭1674：如何用Tensorflow 快速搭建神经网络 -
成融13175589293…… 在MNIST数据集上,搭建一个简单神经网络结构,一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络.在训练神经网络的时候,使用带指数衰减的学习率设置、使用正则化来避免过拟合、使用滑动平均模型来使得最终的模型更加健壮.程序将...
@宁庭1674：百度Paddle会和Python一样,成为最流行的深度学习引擎吗
成融13175589293…… 百度 PaddlePaddle 在和几款最常用的深度学习框架TensorFlow、Torch、Caffe比较之前,我们先重点介绍新出现的PaddlePaddle.Paddle其实已经有多年历史了.早在 2013 年,百度就察觉到传统的基于单GPU的训练平台,已经无法满足深度...
@宁庭1674：深度学习有哪些优点和缺点 -
成融13175589293…… 深度学习的主要优点如下: 1:学习能力强 深度学习具备很强的学习能力. 2:覆盖范围广,适应性好 深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题. 3:数据驱动,上限高 深度学习高度依赖...
@宁庭1674：Hopfield 神经网络有哪几种训练方法 -
成融13175589293…… 人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等.目前,已有近40种神经网络模型,其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等.根据连接的拓扑结构,神经网络模型可以...
@宁庭1674：深度学习的平台有哪些 -
成融13175589293…… 生成式人工智能库和平台的比较:生成式人工智能库和平台在功能和用途上有所不同,但都是为支持人工智能的开发和应用而设计的.库通常提供一组工具和函数,供开发者在自己的项目中调用,以实现特...
@宁庭1674：怎样用weka对数据进行神经网络训练
成融13175589293…… 常用的神经网络就是向前反馈的BP(Back Propagation)网络,也叫多层前馈网络,而BP在weka中就是由MultilayerPerceptron算法实现的. 所以呢 在weka explorer中选用classifiers.functions.MultilayerPerceptron训练分类模型就可以了^^
@宁庭1674：matlabBP神经网络工具箱,可以调整隐含层节点数嘛? -
成融13175589293…… Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器、线性网络、BP网络、径向基函数网络、竞争型神经网络、自组织网络和学习向量量化网络、反馈网络BP神经网络具有很强的映射能力,主要用于模式识别分类、函数逼近、函数压缩等.下面通过实例来说明BP网络在函数逼近方面的应用需要逼近的函数是f(x)=1+sin(k*pi/2*x),其中,选择k=2进行仿真,设置隐藏层神经元数目为n,n可以改变,便于后面观察隐藏层节点与函数逼近能力的关系.
@宁庭1674：什么神经网络训练学习?学习有哪几种方式? -
成融13175589293…… 神经网络的学习算法很多 , 根据一种广泛采用的分类方法 , 可将神经网络的学习算法 归纳为 3 类 . 一类是有导师学习 , 一类为无导师学习 , 还有一类是灌输式学习 .《人工神经网络教程》(韩力群)
@宁庭1674：CNN神经网络给图像分类(Matlab)
成融13175589293…… 1. 你要看你的图像是什么.如果是彩色数字,先转成灰度.用MNIST训练网络.如果是各种主题,用彩色的imageNET训练.如果你的数据量大到足以与数据集媲美,那么直接用你的数据训练网络即可.在流行的数据集上训练完,你需要固定卷...
@宁庭1674：神经网络模型的介绍 -
成融13175589293…… 神经网络(Neural Networks,NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学习系统.神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理...
成融13175589293…… 在MNIST数据集上,搭建一个简单神经网络结构,一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络.在训练神经网络的时候,使用带指数衰减的学习率设置、使用正则化来避免过拟合、使用滑动平均模型来使得最终的模型更加健壮.程序将...
@宁庭1674：百度Paddle会和Python一样,成为最流行的深度学习引擎吗
成融13175589293…… 百度 PaddlePaddle 在和几款最常用的深度学习框架TensorFlow、Torch、Caffe比较之前,我们先重点介绍新出现的PaddlePaddle.Paddle其实已经有多年历史了.早在 2013 年,百度就察觉到传统的基于单GPU的训练平台,已经无法满足深度...
@宁庭1674：深度学习有哪些优点和缺点 -
成融13175589293…… 深度学习的主要优点如下: 1:学习能力强 深度学习具备很强的学习能力. 2:覆盖范围广,适应性好 深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题. 3:数据驱动,上限高 深度学习高度依赖...
@宁庭1674：Hopfield 神经网络有哪几种训练方法 -
成融13175589293…… 人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等.目前,已有近40种神经网络模型,其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等.根据连接的拓扑结构,神经网络模型可以...
@宁庭1674：深度学习的平台有哪些 -
成融13175589293…… 生成式人工智能库和平台的比较:生成式人工智能库和平台在功能和用途上有所不同,但都是为支持人工智能的开发和应用而设计的.库通常提供一组工具和函数,供开发者在自己的项目中调用,以实现特...
@宁庭1674：怎样用weka对数据进行神经网络训练
成融13175589293…… 常用的神经网络就是向前反馈的BP(Back Propagation)网络,也叫多层前馈网络,而BP在weka中就是由MultilayerPerceptron算法实现的. 所以呢 在weka explorer中选用classifiers.functions.MultilayerPerceptron训练分类模型就可以了^^
@宁庭1674：matlabBP神经网络工具箱,可以调整隐含层节点数嘛? -
成融13175589293…… Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器、线性网络、BP网络、径向基函数网络、竞争型神经网络、自组织网络和学习向量量化网络、反馈网络BP神经网络具有很强的映射能力,主要用于模式识别分类、函数逼近、函数压缩等.下面通过实例来说明BP网络在函数逼近方面的应用需要逼近的函数是f(x)=1+sin(k*pi/2*x),其中,选择k=2进行仿真,设置隐藏层神经元数目为n,n可以改变,便于后面观察隐藏层节点与函数逼近能力的关系.
@宁庭1674：什么神经网络训练学习?学习有哪几种方式? -
成融13175589293…… 神经网络的学习算法很多 , 根据一种广泛采用的分类方法 , 可将神经网络的学习算法 归纳为 3 类 . 一类是有导师学习 , 一类为无导师学习 , 还有一类是灌输式学习 .《人工神经网络教程》(韩力群)
@宁庭1674：CNN神经网络给图像分类(Matlab)
成融13175589293…… 1. 你要看你的图像是什么.如果是彩色数字,先转成灰度.用MNIST训练网络.如果是各种主题,用彩色的imageNET训练.如果你的数据量大到足以与数据集媲美,那么直接用你的数据训练网络即可.在流行的数据集上训练完,你需要固定卷...
@宁庭1674：神经网络模型的介绍 -
成融13175589293…… 神经网络(Neural Networks,NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学习系统.神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理...
