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  1. 神经网络入门ppt附IMDB影评感情倾向全连接神经网络分析案例(自编)

  2. 神经网络入门ppt附IMDB影评感情倾向全连接神经网络分析案例(自编)
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-04-27
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:infent
  1. 使用 java 实现一个全连接网络(MLP)

  2. 使用 java 实现一个全连接网络(MLP)。 最终能在 MNIST 数据集上取得 95% 左右的准确率。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-11-04
    • 文件大小:12288
    • 提供者:kiss_xiaojie
  1. 基于细粒度数据流架构的稀疏神经网络全连接层加速.pdf

  2. 基于细粒度数据流架构的稀疏神经网络全连接层加速.pdf
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-05-19
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:anitachiu_2
  1. 不使用框架实现全连接神经网络进行手写数字识别(layer封装好)

  2. 不使用框架实现全连接神经网络进行手写数字识别(layer封装好),可以很方便的改变网络的层数,改变网络的激活函数
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-02-19
    • 文件大小:15728640
    • 提供者:juyuyh
  1. tensorflow手写数字识别全连接代码

  2. 刚接触神经网络的可以参考参考,网络结构是全连接的,代码流程也比较清晰,用的MNIST数据集,运行起来也很快。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-10-31
    • 文件大小:2048
    • 提供者:qq_42258819
  1. 使用python搭建mnist全连接神经网络

  2. 通过模块化的编程思想,运用Tensorflow搭建的全连接神经网络,代码包括5个文件,分别为generateds.py;forward.py;backward.py;test.py;appMnist.py,分别对应生成数据集,前向传播,反向传播,测试模型,运用模型做预测的功能
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-03-16
    • 文件大小:14336
    • 提供者:weixin_42216171
  1. 基于全连接神经网络的近实时重新着色算法.pdf

  2. 基于全连接神经网络的近实时重新着色算法.pdf
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-06-05
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:anitachiu_2
  1. 简单全连接神经网络实现电影评论分类

  2. 通过简单的全连接神经网络对电影评论进行分类,代码包含了数据集的读取与处理,神经网络的构建、训练,以及使用训练好的网络去测试自定义的评论,适用于初学者,如果没有积分下载私信我邮箱。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-31
    • 文件大小:650240
    • 提供者:qq_37194582
  1. 关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解

  2. 今天小编就为大家分享一篇关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:44032
    • 提供者:weixin_38516863
  1. Python利用全连接神经网络求解MNIST问题详解

  2. 主要介绍了Python利用全连接神经网络求解MNIST问题,结合实例形式详细分析了单隐藏层神经网络与多层神经网络,以及Python全连接神经网络求解MNIST问题相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:436224
    • 提供者:weixin_38537968
  1. 使用TensorFlow搭建一个全连接神经网络教程

  2. 今天小编就为大家分享一篇使用TensorFlow搭建一个全连接神经网络教程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:47104
    • 提供者:weixin_38552305
  1. pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:39936
    • 提供者:weixin_38705640
  1. Python利用全连接神经网络求解MNIST问题详解

  2. 本文实例讲述了Python利用全连接神经网络求解MNIST问题。分享给大家供大家参考,具体如下: 1、单隐藏层神经网络 人类的神经元在树突接受刺激信息后,经过细胞体处理,判断如果达到阈值,则将信息传递给下一个神经元或输出。类似地,神经元模型在输入层输入特征值x之后,与权重w相乘求和再加上b,经过激活函数判断后传递给下一层隐藏层或输出层。 单神经元的模型只有一个求和节点(如左下图所示)。全连接神经网络(Full Connected Networks)如右下图所示,中间层有多个神经元,并且每层的每个
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:502784
    • 提供者:weixin_38568031
  1. pytorch三层全连接层实现手写字母识别方式

  2. 先用最简单的三层全连接神经网络,然后添加激活层查看实验结果,最后加上批标准化验证是否有效 首先根据已有的模板定义网络结构SimpleNet,命名为net.py import torch from torch.autograd import Variable import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn,optim from torch.utils.data import DataLoader fr
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:94208
    • 提供者:weixin_38696339
  1. 全连接神经网络

  2. 全连接神经网络 product_data.py 多分类只要稍加修改即可,本人已完善,有空再上传 import cv2 import numpy as np import xlrd a=np.array([0,0,0,0,0,0,0]) b=np.array([100,100,100,100,100,100,100]) #cv2.imwrite("filename.png", a) #cv2.imwrite("filename002.png", b) # 打开文件 data = xlrd.open
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:55296
    • 提供者:weixin_38602098
  1. pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法

  2. 当使用pytorch写网络结构的时候,本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少?一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推,但是总是算错。 后来发现,写完卷积层后可以根据模拟神经网络的前向传播得出这个。 全连接层的input_features是多少。首先来看一下这个简单的网络。这个卷积的Sequential本人就不再啰嗦了,现在看nn.Linear(???, 4096)这个全连接层的第一个参数该为多少呢? 请看下文详解。 class Alex
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-01
    • 文件大小:44032
    • 提供者:weixin_38584642
  1. 批量归一化和残差网络、稠密连接网络

  2. 批量归一化 批量归一化(BatchNormalization) 对输入的标准化(浅层模型) 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化(深度模型) 利用小批量上的均值和标准差,不断调整神经网络中间输出,从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。 1.全连接层的批量归一化 前两条公式是一个全连接层的普通实现方式,批量归一化的过程处在两条公式之间,对输出层维度的i个x计算μ和σ,然后计算新的x(i),再通过激活函数得到
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:235520
    • 提供者:weixin_38622427
  1. 基于python3.6 tensorflow的mnist全连接神经网络手写训练

  2. 一、说明 最近也是刚开始学习tensorflow,一步一步来,把刚写完的mnist代码贴上来,以备不时之需吧。 这个项目是基于全连接神经网络的,两个隐藏层(可扩展,已经封装)784->256->49->10,支持中断后继续训练 二、测试环境 python 版本:3.6 tensorflow版本:1.6.0 系统环境:windows 10 64位  + Visual Studio code 三、资料 mnist官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:48128
    • 提供者:weixin_38697123
  1. 使用全连接网络进行视频编码的帧内预测

  2. 使用全连接网络进行视频编码的帧内预测
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-12
    • 文件大小:666624
    • 提供者:weixin_38617846
  1. 手写数字识别—-全连接网络(DNN)

  2. 手写数字识别 数据集和部分代码来自:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/101813 我们直接进入我们的实现部分; 我们先来本次任务的流程,大部分神经网络也是这个流程: 原创文章 6获赞 22访问量 3426 关注
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:179200
    • 提供者:weixin_38649657
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