例:  卷积公式: 卷积和卷积没有什么特别的关系,只是计算步骤比较像,成为卷积神经网络名字的由来. 感受野:单个感觉神经元的感受野是感觉空间的特定区域(如体表或视野),在这个区域内,刺激会改变神经元的放电. 卷积神经网络的感受野 卷积神经网络的基本结构 卷积神经网络的组成部分 卷积层+ReLU(Convolution) 池化层(Pooling) 全连接层(Full-connected) 卷积层 不同过滤器可检测不同特征. 卷积运算(二维): 卷积步长(stride): 滑动滤波器时每次移动的像素

本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务. 推荐系统在日常的网络应用中无处不在,比如网上购物.网上买书.新闻app.社交网络.音乐网站.电影网站等等等等,有人的地方就有推荐.根据个人的喜好,相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐.比如打开新闻类的app,因为有了个性化的内容,每个人看到的新闻首页都是不一样的. 这当然是很有用的,在信息爆炸的今天,获取信息的途径和方式多种多样,人们花费时间最多的不再是去哪获取信息,而是要在众多的信息中寻找自己感兴趣的,这就

先吐槽一下这个基于theano的keras有多难装,反正我是在windows下折腾到不行(需要64bit,vs c++2015),所以自己装了一个双系统.这才感到linux系统的强大之初,难怪大公司都是用这个做开发,妹的,谁用谁知道啊!!!!  先来介绍一下这个框架:我们都知道深度的神经网络,python一开始有theano这个框架用来写神经网络,不过后来我们发现keras这个比theano更加容易构建,很适合初学者.×..×  以下是对应的英文网站:http://keras.io/#insta

AI算子列表 概述 目前只有部分算子可在一个库中同时运行在MLU220和MLU270平台.也就是用户使用 ./build_cnplugin.sh --mlu270 命令编译生成的 libcnplugin.so 文件可同时在MLU220和MLU270上运行,其余算子只能在MLU270上运行.支持MLU220和MLU270平台的算子列表如下: Faster Rcnn Detection Output Roi Pool Proposal Yolov3 Detection Output Yolov2 D

概述: 官方网站 :http://www.dhcpserver.de/ 写博客时的可免费下载版本  2.52, 或者在cnblogs 本地下载 --======================================================================================================= 配置参数大全: INI FILE REFERENCE Entries in the [Settings] section AddStandard

作者: 吴吉庆 Version: 1.0 release: 2009-11-04 update: 2009-11-04 为什么用平铺式窗口管理器? 什么是平铺式窗口管理器(tiling window manager)? 顾名思义,就是窗口都在屏幕上平铺开, 窗口与窗口之间没有重叠. 像我们通常用的窗口管理器,如 GNOME 中的 Metacity, KDE 中的 KWin,以及轻量级的 FVWM,Openbox 等, 都是浮动式窗口管理器,窗口与窗口互相重叠, 窗口管理器管理这些窗口时用一个类似

我现在有一个非常简单实用的桌面环境了:Musca + conky + trayer. 当然Musca运行时需要dmenu,其实也不是非dmenu不可,据说 dzen 也不错. 我现在用的是dmenu. 先放一张我的桌面截图吧. 我的Musca配置 Musca 是我最近发现的非常喜欢的平铺式窗口管理器. 对于它的安装和使用我已经在 这里 做了介绍. 今天主要介绍一下它的配置, 也就是在 .musca_start 中写了哪些让musca启动后执行的命令: # 告诉musca不要管理conky和tra

在Genesis增加汉字自带是不支持增加汉字的,如果需增加汉字需用到CAD 汉字库才可增加汉字,这里介绍一种脱离汉字库实现 Genesis增加轮廓字(如要变为实体,填空Surface可变为实体字) 一.增加效果图 二.选中其中一个字放大查各节点细节 三.字坐标树结构 四.代码实现 增加轮廓字 private void button31_Click(object sender, EventArgs e) { Font font = new Font(new FontFamily("宋体"

本文介绍了odoo javascript框架.从代码行的角度来看,这个框架不是一个大的应用程序,但它是非常通用的,因为它基本上是一个将声明性接口描述转换为活动应用程序的机器,能够与数据库中的每个模型和记录交互.甚至可以使用Web客户端修改Web客户端的接口. 这里有一个有用的html版本的文档:Javascript API 概览 这个Javascript框架主要设计用于三个地方使用: web客户端:这是一个私有的web应用,可以在其中查看和编辑业务数据.这是一个单页应用程序(永远不会重新加载该页

俄罗斯方块游戏 多年前,游戏机中最流行的游戏就是“俄罗斯方块”了.时至今日,虽然网络 游戏日新月异 ,但“俄罗斯方块”这款小游戏仍在许多人心中 占有一席之地.本例中, 我们将亲手设计一个简单的俄罗斯方块游戏 . 应用程序总览 开始时游戒窗门的下方会显示“单击鼠标左键开始游戏”的提示信息,用户单 击左键后显示游戏画面 . 用户移动鼠标控制滑板,滑板只能左右移动,其位置与鼠 标的 x 坐标相同:共有 6 0 个方块 , 被球撞到的方块会消失 ,同时分数会增加 , 球撞 到方块及滑板会发出不同声音 .

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向

博文的翻译和实践: Understanding Stateful LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 正文 一个强大而流行的循环神经网络(RNN)的变种是长短期模型网络(LSTM). 它使用广泛,因为它的架构克服了困扰着所有周期性的神经网络梯度消失和梯度爆炸的问题,允许创建非常大的.非常深的网络. 与其他周期性的神经网络一样,LSTM网络保持状态,在keras框架中实现这一点的细节可能会令人困惑. 在这篇文章中,您将会确切地了解

之前我们在使用cnn做图片分类的时候使用了CIFAR-10数据集 其他框架对于CIFAR-10的图片分类是怎么做的 来与TensorFlow做对比. Caffe Keras 安装 官方安装文档: https://github.com/IraAI/caffe-gpu-installation https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows windows下安装gpu加速版的caffe mark 使用的数据集依然是CIFAR-10,使用的也依然是卷积神经网络.查

作业说明 Exercise 3,Week 4,使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别,采用两种方式(1)多分类逻辑回归(2)多分类神经网络.对比结果. (1)多分类逻辑回归:实现 lrCostFunction 计算代价和梯度.实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练.使用 OneVsAll 里训练好的 theta 对 X 的数据类型进行预测,得到平均准确率. (2)多分类神经网络:两层 theta 权重值在 ex3weights 里已提供.参数不需要调,只需要在 pr

原文地址: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2

题目太长了!下载地址[传送门] 第1题 简述:识别图片上的数字. 第1步:读取数据文件: %% Setup the parameters you will use for this part of the exercise input_layer_size = 400; % 20x20 Input Images of Digits num_labels = 10; % 10 labels, from 1 to 10 % (note that we have mapped "0" to

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/248 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount

pcb布线时,有时候会从器件的焊盘往外拉线,为了避免出现类似情况 出现锐角焊盘内绕线等等 可在add connect操作下,右键勾选Enhance pad Entry来增强焊盘进入的约束,可有效防止上述情况的出现 具体效果可勾选后在slide(修线)命令下,对线进行操作体会.

主要两个方面 Probabilistic modeling 概率建模,神经网络模型尝试去预测一个概率分布 Cross-entropy作为误差函数使得我们可以对于观测到的数据 给予较高的概率值 同时可以解决saturation的问题 前面提到的线性隐层的降维作用(减少训练参数)     这是一个最初版的神经网络语言模型     选取什么要的loss function,为什么用cross-entropy,为什么不用squared loss呢? 首先 可以看到 cross-entropy更能从数值上体