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手把手教你训练深度神经网络

深度学习

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神经网络

1星需积分: 0 20 下载量 165 浏览量更新于2018-12-18 收藏 4.62MB PDF 举报

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手把手教你用Python实践深度学习第一章：从人工智能到深度学习第二章：使用TensorFlow & Keras 建构人工神经网络(Artificial Neural Network) 第三章：卷积神经网络 (Convolutional Neural Network) 第四章：循环神经网络(Recurrent Neural Networks) 第五章：自编码网络 (AutoEncoder)

深度神经网络

2017-08-31 上传

深度神经网络Deep Neural Network from scratch In this post we will learn how a deep neural network works, then implement one in Python, then using TensorFlow. As a toy example, we will try to predict the pri

1.3深度神经网络

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深度学习和神经网络 1.1神经元工作原理 1.2神经网络介绍 1.3深度神经网络 1.4卷积神经网络 1.5循环神经网络 1.6生产判别式网络 1.7深度学习的应用 1.8图片生产 1.9课后解答

手把手教你DSP配套资料

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手把手教你DSP配套资料很有用的资料，用钱买来的资料

手把手教你dsp28335，高清pdf

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手把手教你学DSP28335高清pdf文件，北京航空航天大学出版社

易语言BP神经网络简易源码-易语言

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易语言BP神经网络简易源码

Etorch易语言深度学习模块

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参照pytorch设计用易语言写的深度学习框架，写了差不多一个月，1万8千行代码。现在放出此模块给广大易友入门深度学习。完成进度：。1、已移植pytorch大部分基础函数，包括求导过程。2、已移植大部分优化器。3、移植常用类，复杂类如LSTM,RNN因时间关系未移植。4、loss方法大部分移植。总结：。1、易语言也能写深度学习框架，但是个人能力原因，卷积求导算法没有pytorch高效（最核心算法）

易语言制作的神经网络模块2.0

2019-02-03 上传

优缺点: - 程序运行慢由于在运行时不断读写神经网络配置文件,导致运行变慢. - 有基础的BP反向算法进行训练. - 只支持f(x)=x的直线激活函数,没有sigmoid功能

易语言神经网络识别

2020-08-21 上传

神经网络识别易语言源码系统结构:神经网络运行一次,神经网络子程序2,非线性函数,神经网络处理一个数据,将一个验证码压缩为8个特征,压缩图片数据为特征,验证码预处理,去除背景,分

易语言转译的最简单的神经网络

2010-05-23 上传

转译的一个c语言的神经网络。。。供大家学习

教你看懂各种神经网络

2021-01-27 上传

原图如下：虽然这些节点图不能显示各个模型的内部工作过程，但是这些节点图的汇总可以让我们在同一层面上对比不同神经网络的结构特点，从而对不同神经网络之间的关系有一个更为具象的理解。单层感知器是最简单的神经网络。它仅包含输入层和输出层，而输入层和输出层是直接相连的。相对于单层感知器，前馈神经网络包含输入层、隐藏层和输出层。这一类网络通常使用反向传播算法（Backpropagation）进行训练，由于网络

手把手教你学FPGA

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对入门者很有帮助的fpga教程，欢迎大家下载

手把手教你学dsp.pdf

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手把手教你学dsp，讲解介绍tms320f2812的设计.pdf

MNIST数据集，手把手教你用深度神经网络实现手写数字识别

2025-06-13 上传

深度神经网络的训练和测试通常需要使用特定的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，这些框架提供了构建、训练和测试深度神经网络所需的工具和函数。在教程中，可能会提供一段代码，用于演示如何加载MNIST数据集、...

【代码分享】手把手教你：基于深度学习的滚动轴承故障诊断

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考虑到标签中的“卷积神经网络”（CNN），我们可能会用CNN来捕获滚动轴承振动信号中的时空模式。CNN因其在图像识别领域的成功应用，也常被用于时间序列分析。 3. **模型训练**："model_train.ipynb"可能是用于训练...

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深度学习是一种人工智能领域的核心技术，它基于神经网络模型，模拟人脑的学习方式，通过大量数据的训练，让模型能够自动提取特征并进行预测或决策。Python是目前最流行的编程语言之一，尤其在数据科学和机器学习领域...

手把手教你用Python实践深度学习|深度学习教程

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本章首先介绍了强化学习的基本概念，如马尔科夫决策过程（MDP）、状态-动作值函数等，接着阐述了如何利用深度神经网络近似策略或价值函数，以提高学习效率。最后，通过具体的案例研究，如Atari游戏控制、机器人导航...

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深度学习是一种人工智能领域的核心技术，它基于神经网络模型对大量数据进行训练，以实现模式识别、图像分类、自然语言处理等多种复杂任务。为了进行深度学习，一个高效、稳定的开发环境至关重要，而Anaconda就是这样...

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2023-05-22 上传

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2018-05-06 上传

关于BP神经网络深度学习的算法一个易语言编程模块纯源码。

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程序调用API函数简单实现BP神经网络的算法过程。

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2019-08-19 上传

GPU相比传统CPU在处理大规模矩阵运算方面具有优势，使得深度神经网络的训练变得更加高效。在深度学习基础知识部分，文件特别强调了卷积神经网络（CNN）的重要性。卷积神经网络是一种深度学习模型，尤其在处理图像...

从零实现卷积神经网络：手把手教你构建图像识别模型

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卷积神经网络(CNN)作为深度学习的核心技术之一，在计算机视觉领域取得了革命性突破。本文将带领读者从零开始实现一个完整的CNN项目，涵盖理论原理到实践应用的完整流程。 --- CNN基础理论 1.1 CNN核心组件解析卷积...

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LSTM是递归神经网络（RNN）的一种变体，特别适合处理序列数据，如时间序列分析，在金融领域中常用于预测股票价格、市场趋势等。以下是关于这个项目的详细知识点： 1. **LSTM简介**： LSTM是一种具有门控机制的RNN...

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在本手册中，首先会介绍高光谱数据的概念及其特点，之后，将会教授读者如何准备高光谱数据集，进行预处理，以及如何搭建和训练基本的深度神经网络模型。随后，更进一步地介绍如何运用特定的深度学习框架，如...

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苏三福

2019-01-23

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