使用卷积神经网络进行图像分类 一、环境配置 二、加载数据集 三、组建网络 四、模型训练&预测 The End 使用卷积神经网络进行图像分类 作者: PaddlePaddle 日期: 2021.05摘要: 本示例教程将会演示如何使用飞桨的卷积神经网络来完成图像分类任务。这是一个较为简单的示例，将会使用一个由三个卷积层组成的网络完成cif...

Chapter 3.神经网络基础组件 Perceptron: The Simplest Neural Network Activation Functions Sigmoid Tanh ReLU Softmax Loss Functions Mean Squared Error Loss Categorical Cross-Entropy Lo...

每层隐藏层的神经元数量 显然，输入和输出层中神经元的数量由您的任务需要的输入和输出类型决定。例如，MNIST 任务需要28×28 = 784 个输入神经元和 10 个输出神经元。对于隐藏的层次来说，通常的做法是将其设置为形成一个漏斗，每个层面上的神经元越来越少，原因在于许多低级别功能可以合并成更少的高级功能。例如，MNIST 的典型神经网络可能具有两个隐...

改进神经网络的学习方式 改进神经网络的学习方式 当高尔夫运动员刚开始接触高尔夫时，他们通常会花费大量的时间来练习基本的挥杆。只有不断矫正自己的挥杆方式，才能学好其它的技能：切球，打左曲球，右曲球。同理，到目前为止我们把精力都放在了理解反向传播算法（backpropagation algorithm）上。这是我们的最基本的“挥杆方式”，它是大多数神经网...

波士顿房价预测任务 构建波士顿房价预测任务的神经网络模型

文章链接：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMjAzNDY5Mg==&mid=2650790932&idx=1&sn=10c8c5ee729d1fa200d2dd189f5edc38&chksm=8f4749ffb830c0e9a0efb8a6f944ba49c3419c995d8a07885f30afd3a07430...

实现我们的神经网络来分类数字 练习 练习 实现我们的神经网络来分类数字 好吧，现在让我们写一个学习怎么样识别手写数字的程序，使用随机梯度下降法和MNIST训练数据。我们需要做的第一件事情是获取MNIST数据。如果你是一个git 用户，那么你能够通过克隆这本书的代码仓库获得数据， git clone https://github.com/mnie...

深度学习在图像领域的应用 检测 1. 单一物体检测 2. 通用物体检测 分类 识别 1. 人脸识别 2. 文字识别 跟踪 1. 2. 分割 边缘检测 图像复原 1. 去雨 2. 去雾 3. 超分辨率 4.图像单反化 总结 参考资料 深度学习在图像领域的应用 随着深度学习近几年的火热发展，在计算机视觉，图像理解方向...

Deeplearning Algorithms tutorial 深度递归神经网络(Deep Recurrent Neural Networks) 应用示例 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆...