DL-RNN循环神经网络原理

前言 人类的大脑可以记住之前发生的事情,并以此为基础预测之后会发生的事情。 传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端。例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神经网络应该很难来处理这个问题——使用电影中先前的事件推断后续的事件。 RNN 解决了这个问题。RNN 是包含循环的网络,允许信息的持久化。RNN本质上是一种变形的神经网络。 ps:阅读本文需要你已经掌握了BP神经网络的相关知识,如果还没有,请到这里了解一下 RNN模型 递归神经网络(recurrent neural network,RNN)是一种具有反馈结构的神经网络,

TF-Windows10安装TensorFlow-GPU版

前言 在TensorFlow刚刚推出的时候,很多人因为其不支持windows操作系统而改用Ubuntu,然后发现Ubuntu的显卡驱动是一个大坑。但是随着TensorFlow1.0版本的推出(好吧,其实0.12就支持了),TensorFlow对windows有了一定的支持,使得我们可以在显卡驱动环境更好的windows系统下进行深度学习的编程。但是TensorFlow GPU版本在windows上的安装十分繁琐,稍有不慎就会导致各种各样的错误,所以在这里跟大家分享一下win10是如何安装TF的。 准备工作 根据TensorFlow官网的介绍,我们需要做以下准备工作: 1.CUDA® Toolkit 8.0. 2.The NVIDIA

DL-BP神经网络及其数学原理

引言 最近博主学习了Coursera上面Andrew Ng老师的机器学习课程。其中对BP神经网络有一定的介绍,但是在课程中老师略过了数学推到过程。经过博主在网络上的搜索,大部分的资料内容缺乏条理性,并且与Coursera上面的课程对应不起来,所以只能自己整理一下啦,在此与大家分享一下。 假设大家掌握以下内容: 1.了解什么是神经网络 2.了解什么是Fp(前向)神经网络 3.了解什么是sigmoid函数以及梯度下降方法 如果您对上述概念还很模糊的话,还请查阅相关资料学习一下,以上都是很简单的内容,学习上述基础内容并不会耗费您太多的时间。 Bp神经网络 首先我们来约定一些符号: 1.

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