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一.定义：卷积神经网络（CNN），是一类包含卷积计算且具有深度结构前馈神经网络，是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络。二.CNN解决的问题 在CNN出现之前，图像对于人

本篇文章涉及较多的基础知识，并且篇幅较长，是其它的更为复杂的神经网络的基础，需要重点掌握该神经网络的结构特征、网络的训练方法等内容。一：概念辨析兔兔在命名标题时，使用了这么多的名称，主要是因为这些名称，从本质上来讲几乎都是指相同的神经网络，只是其侧重点有所不同，其中也有较为细微的差别。首先，对于多层

系列文章目录深度学习原理-----线性回归+梯度下降法深度学习原理-----逻辑回归算法深度学习原理-----全连接神经网络深度学习原理-----卷积神经网络深度学习原理-----循环神经网络（RNN、LSTM）时间序列预测-----基于BP、LSTM、CNN-LSTM神经网络算法的单特征用电负荷预

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目录1.作者介绍2.tushare简介3.LSTM简介3.1循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)3.2LSTM网络3.2.1LSTM的核心思想3.2.2一步一步理解LSTM4.代码实现4.1导入相关资源包4.2定义模型结构4.3制作数据集4.4模型训练4.5测试与保存结果4

目录【实验目标】【实验内容】【数据集介绍】【代码要求】定义模型结构初始化模型的参数循环计算当前损失（前向传播），请使用Relu激活函数。计算当前梯度（反向传播）更新参数（梯度下降）【文档要求】1.对比使用逻辑回归和使用具有1层隐藏层神经网络的分类效果（请粘贴2种方法分类效果图），哪种效果更好，分析原

​Julia从一出生开始，就瞄准了科学计算领域，并且一直在与Python暗中较量。在神经网络的框架上，Python有PyTorch和TensorFlow，几乎是深度学习开发的首选框架，并且获得了Meta和Google在技术和资金上的支持，蓬勃发展。虽然Julia也有Flux.jl框架，但Julia社

译者|朱先忠审校|梁策孙淑娟项目简介相似图像检索是任何图像相关的搜索，即“基于内容的图像检索系统”，简称“CBIR”系统。上述图像来自文章《基于内容的图像检索：前沿文献调查(2017年)》(https://arxiv.org/abs/1706.06064)如今，图片搜索的应用日益广泛，尤其在电子商务

十年前，IBM的Watson获得了答题节目《Jeopardy!》的冠军，当时IBM宣称：「Watson能够理解自然语言的所有歧义和复杂性。」然而，正如我们所看到的，Watson随后在试图「用人工智能彻底改变医学」的过程中失败了，智能体所具备的语言能力与实际理解人类语言并不能完全划等号。自然语言理解一

 只要网络足够宽，深度学习动态就能大大简化，并且更易于理解。最近的许多研究结果表明，无限宽度的DNN会收敛成一类更为简单的模型，称为高斯过程（Gaussianprocesses）。于是，复杂的现象可以被归结为简单的线性代数方程，以了解AI到底是怎样工作的。谷歌重磅开源新技术：5行代码打造无

 视频的理解与识别是计算机视觉的基础任务之一。随着视频设备和网络的普通，视频理解也吸引了越来越多研究者的关注。而识别视频中的动作则是其中一个充满挑战而又具有较高实际应用价值的任务。相比图像来说，视频内容和背景更加复杂多变，不同的动作类别之间具有相似性，而相同的类别在不同环境下又有着不同的特

如果你在读这篇文章，那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉，那么简单来说，深度学习使用了「人工神经网络」，这是一种类似大脑的特殊架构，这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构，谷歌、Facebook和Uber等科技巨头已经为Pyth

【51CTO.com快译】如今，Python已是流行、且使用广泛的编程语言之一，它已经取代了业界许多编程语言。Python备受开发人员欢迎的一项主要原因是，它能够为用户提供大量可供使用的库集合。在本文中，我们将和您讨论Python中的一些库。开发人员可以使用它们来编写、清理和表示数据，并且能够在现有

 通常，人们使用两种编程语言之一来应用机器学习(ML)方法和算法：Python或R.关于机器学习的书籍，课程和教程通常也使用这些语言中的一种(或两者)。Python是一种通用编程语言，不仅用于机器学习，还用于科学计算，后端Web开发，桌面应用程序等.R主要用于统计学家。但是，它们至少有两个

在学习深度学习的过程中，我们常会遇到各种谣传，也会遇到各种想当然的「执念」。在本文中，作者总结了机器学习研究中常见的七大谣传，他们很多都是我们以前的固有概念，而最近又有新研究对它们提出质疑。所以在为机器学习填坑的生涯中，快自检这七个言传吧。所以下面七个问题是你的「执念」吗?TensorFlow是个张

 了解神经网络工作方式的***途径莫过于亲自创建一个神经网络，本文将演示如何做到这一点。神经网络(NN)又称人工神经网络(ANN)，是机器学习领域中基于生物神经网络概念的学习算法的一个子集。拥有五年以上经验的德国机器学习专家AndreyBulezyuk声称：“神经网络正在彻底改变机器学习，

 人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位，除了找到***的神经网络模型和训练数据集之外，人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它，同时优化性能和功率效率。使用云计算并不总是一个选项，尤其是当设备没有连接的时候。在这种情况下，需要一个能够实时进行信号预处理和执行神经网络的平台，需要

神经网络优化本质上是非凸的，但简单的基于梯度的方法似乎总是能解决这样的问题。这一现象是深度学习的核心支柱之一，并且也是我们很多理论学家试图揭示的谜题。这篇文章将总结一些试图攻克这一问题的近期研究，***还将讨论我与SanjeevArora、NoahGolowich和WeiHu合作的一篇新论文(arX

神经网络在机器学习中有很大的应用，甚至涉及到方方面面。本文主要是简单介绍一下神经网络的基本理论概念和推算。同时也会介绍一下神经网络在数据分类方面的应用。首先，当我们建立一个回归和分类模型的时候，无论是用最小二乘法(OLS)还是***似然值(MLE)都用来使得残差达到最小。因此我们在建立模型的时候，都

最近，弗吉尼亚理工博士AmirsinaTorfi在GitHub上贡献了一个新的教程，教程清晰简单，喜提2600颗星~这个教程不一样Torfi小哥一上来，就把GitHub上的其他TensorFlow教程批判了一番：你们啊，都是为做而做，分享的教程都各种跳入跳出，要么搞的特别复杂，要么没什么文档支撑。搞