神經網絡案例1
應用神經網絡的一個簡單例子是預測X1和x2,這是邏輯“和”運算符,只有X1和x2為1時才是真的。
函數的圖看起來像:
記住,x0是我們的偏差變量始終是1。
讓我們把第一個θ矩陣設為:
如果當x1和x2都為1這將使我們的結果都為真。換言之:
所以我們用一個小的神經網絡,而不是用一個實際的門來構造計算機中的基本運算之一。神經網絡也可以用來模擬所有其他邏輯門。下面是邏輯運算符“或”的一個例子,意思是X1是真的,x2是真的,或者兩者都是:
where is the following g(z):
神經網絡案例1
相關推薦
神經網絡案例1
分享 意思 images 運算 height where 構造 邏輯運算 owin 應用神經網絡的一個簡單例子是預測X1和x2,這是邏輯“和”運算符,只有X1和x2為1時才是真的。 函數的圖看起來像: 記住,x0是我們的偏差變量始終是1。 讓我們把第一個θ矩陣設為:
20180813視頻筆記 深度學習基礎上篇(1)之必備基礎知識點 深度學習基礎上篇(2)神經網絡模型視頻筆記:深度學習基礎上篇(3)神經網絡案例實戰 和 深度學習基礎下篇
計算 概念 人臉識別 大量 png 技巧 表現 lex github 深度學習基礎上篇(3)神經網絡案例實戰 https://www.bilibili.com/video/av27935126/?p=1 第一課:開發環境的配置 Anaconda的安裝 庫的安裝 Windo
ML(5)——神經網絡(1)
包括 用途 合數 向量 三次 曲線 回歸算法 color 數量 上一章介紹了使用邏輯回歸處理分類問題。盡管邏輯回歸是個非常好用的模型,但是在處理非線性問題時仍然顯得力不從心,下圖就是一個例子: 線性模型已經無法很好地擬合上面的樣本,所以選擇了更復雜的模型,得到了
卷積神經網絡-解釋1
available -a -s unit connected 神經網絡 .cn pla 直觀 [翻譯] 神經網絡的直觀解釋 2017/07/27 17:36 這篇文章原地址為An Intuitive Explanation of Convolutional N
神經網絡2:卷積神經網絡學習 1
常量 兩個 acc reduce 大小 ges 需要 tutorial 但是 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input
[DeeplearningAI筆記]卷積神經網絡4.1-4.5 人臉識別/one-shot learning/Siamase網絡/Triplet損失/將面部識別轉化為二分類問題
卷積 三元 兩個 輸出 cti 輸入 數學 bubuko 人的 4.4特殊應用:人臉識別和神經網絡風格轉換 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~Follow Me 4.1什麽是人臉識別 Face verification人臉驗證 VS face recognition人臉識
torch教程[1]用numpy實現三層全連接神經網絡
一個 out () numpy port import 課程 例子程序 bsp torch的第一個例子程序,是用numpy函數實現神經網絡。cs231n的課程中有大量這樣的作業。 import numpy as np N,D_in,H,D_out=64,1000,100,
神經網絡的相關知識(1.python 實現MLp)
技術分享 num pre func sin date 傳播 prop etime 轉載於:http://blog.csdn.net/miangangzhen/article/details/51281989 #!usr/bin/env python3 # -*- c
1.4激活函數-帶隱層的神經網絡tf實戰
ima 需要 logs .com horizon optimizer 數量 sid ont 激活函數 激活函數----日常不能用線性方程所概括的東西 左圖是線性方程,右圖是非線性方程 當男生增加到一定程度的時候,喜歡女生的數量不可能無限制增加,更加趨於平穩
1.5神經網絡可視化顯示(matplotlib)
可視化 orm session 移除 and 混亂 style 操作 pri 神經網絡訓練+可視化顯示 #添加隱層的神經網絡結構+可視化顯示 import tensorflow as tf def add_layer(inputs,in_size,out_si
CS231n 作業1 SVM+softmax+兩層神經網絡
clas 天都 dao mar ref har svm .com 成了 大概用了有小半個月的時間斷斷續續的完成了作業1,因為期間每天都還在讀論文,所以進度有些落後,不過做完感覺也是收獲頗豐。 附上地址 http://note.youdao.com/noteshare?id=
卷積神經網絡入門(1) 識別貓狗
關系 圖像識別 能力 數字 匿跡 ssi 圖像處理 目標 多個 一下來自知乎 按照我的理解,CNN的核心其實就是卷積核的作用,只要明白了這個問題,其余的就都是數學坑了(當然,相比較而言之後的數學坑更難)。 如果學過數字圖像處理,對於卷積核的作用應該不陌生,比如你做一個最簡
NO.1:自學tensorflow之路------神經網絡背景知識
英文 梯度下降 傳播 激活 Go sub doc 統計學 又是 引言 從本周,我將開始tensorflow的學習。手頭只有一本《tensorflow:實戰Google深度學習框架》,而這本書又講的非常粗淺。tensorflow中文社區中的翻譯的谷歌官方教程十分詳細,是自
吳恩達【深度學習工程師】 04.卷積神經網絡 第三周目標檢測 (1)基本的對象檢測算法
元素 需要 有關 卷積 訓練 特定 步長 來看 選擇 該筆記介紹的是《卷積神經網絡》系列第三周:目標檢測(1)基本的對象檢測算法 主要內容有: 1.目標定位 2.特征點檢測 3.目標檢測 目標定位 使用算法判斷圖片中是不是目標物體,如果是還要再圖片中標出其位置並
tensorflow(1) 基礎: 神經網絡基本框架
決定 所有 start 梯度 span truncated 正態分布 variables data 1.tensorflow 的計算得到的是計算圖graph import tensorflow as tf a=tf.constant([1.0,2.0]) b=tf.con
吳恩達《深度學習》第四門課(1)卷積神經網絡
圖像分割 1.5 共享 信號處理 soft 沒有 樣本 填充 單元 1.1計算機視覺 (1)計算機視覺的應用包括圖像分類、目標檢測、圖像分割、風格遷移等,下圖展示了風格遷移案例: (2)圖像的特征量非常之大,比如一個3通道的1000*1000的照片,其特征為3*1000*
[DeeplearningAI筆記卷積神經網絡1.6-1.7構造多通道卷積神經網絡
結果 一起 步驟 mar ref deep 右移 最終 inline 4.1卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~Follow Me 1.6多通道卷積 原理 對於一個多通道的卷積操作,可以將卷積核設置為一個立方體,則其從左上角開始向右移動然後向下移動,這裏設
中小型企業網絡IP地址規劃案例-1
vip 插入 其他 10.10 互聯 來看 重慶 設備互聯 建議 在IPv6還沒有普及的狀況下,目前IPv4還是企業主流的IP地址。作為網絡工作人員在給企業前期做網絡規劃的時候,IP地址規劃作為網絡規劃的一部分雖然沒有太多技術含量,但其規劃的合理性和易管理性對後期的網絡維護
TensorFlow 訓練 MNIST (1)—— softmax 單層神經網絡
float 像素點 min nim 精度 show mnist port 格式化 1、MNIST數據集簡介 首先通過下面兩行代碼獲取到TensorFlow內置的MNIST數據集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist i
人工智能教程 - 1.2.1 如何將數據輸入到神經網絡中
可能 世界 需要 識別 img 圖像 沒有 計算 詳細 通過對前面文章的學習,我們已經知道神經網絡可以實現真正的人工智能。本小節我會進行詳細地講解,讓大家徹底地弄懂神經網絡。在僅僅只學完一篇文章後,你肯定依然感覺朦朧,這是正常的,因為不可能用一篇文章就把神經網絡給講清楚了。