http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8Bhttp://www.wildml.com/http://colah.github.io/
转载
2023-10-25 11:13:50
23阅读
笔者尝试用JavaScript实现最简单的神经网络算法。神经网络简介神经网络试图模拟大脑的神经元之间的关系来处理信息。它的计算模型通常需要大量彼此连接的节点。每个神经元通过某种特殊的输出函数来处理来自其它相邻神经元的加权输入值。神经元之间的信息传递的强度，用所谓的加权值来定义，算法会不断的调整加权值来实现自我的学习过程。神经网络分为多层，如上图，有输入层，隐藏层和输出层。JS线性代数包神经网络的计
转载
2023-08-23 21:12:05
102阅读
In this article, I’ll show you how to create and train a neural network using Synaptic.js, which allows you to do deep learning in Node.js and the browser. 在本文中，我将向您展示如何使用Synaptic.js创建和训练神经网络，该网络使您可以在
转载
2023-12-06 23:11:23
8阅读
自己搭建神经网络太复杂？别怕！ 今天我们将手把手教你如何用30行代码轻松创建一个神经网络。 在本篇文章中，你将学到 如何使用Synaptic.js（https://synaptic.juancazala.com/#/ ）创建和训练神经网络。 利用这款工具，我们可以在浏览器中用Node.js进行深度学习。 今天我们要讲的例子是一个非常简单的神经网络，我们将用它来学习逻辑异或方程（XOR
转载
2023-07-26 21:12:02
41阅读
更新代码：2016.11.14 全部代码实现了，B P算法。 所有论文公式晦涩难懂，特别是我们这种已经把微积分还给老师的人来说 总结下几个重要公式： 输出层每个细胞元：误差=（目标值-输出值）*输出值*（1-输出值）新权重=现在的权重+（学习率*上一个层每个细胞的输出值* 误差） 隐藏层每个细胞元：误差=与之相连的下一层（
转载
2023-08-04 18:06:03
50阅读
笔者尝试用JavaScript实现最简单的神经网络算法。
神经网络简介神经网络试图模拟大脑的神经元之间的关系来处理信息。它的计算模型通常需要大量彼此连接的节点。每个神经元通过某种特殊的输出函数来处理来自其它相邻神经元的加权输入值。神经元之间的信息传递的强度，用所谓的加权值来定义，算法会不断的调整加权值来实现自我的学习过程。神经网络分为多层，如上图，有输入层，隐藏层和输出层。
JS
转载
2023-08-30 22:23:36
86阅读
How to train neural network on browser无论你是刚开始深度学习，亦或是个老练的老手，建立一个神经网络的训练环境有时都会很痛苦。让神经网络的训练像加载一个网页，然后点击几下，然后你就准备好马上进行推理，会不会是件很棒的事呢？（那必须棒）在本教程中，我将向你展示如何使用浏览器上的框架 TensorFlow.js 构建一个模型，其中包含从你的网络摄像头收集到的数据，并
转载
2023-10-30 23:47:56
45阅读
最近，一个关于用JavaScript实现神经网络的课程更新完了。这个名为Neural networks in JavaScript的课程非常简洁清晰，乃至于刚一终结就有大量网友在推特上疯狂称（安）赞（利）：“罗伯特老哥的JavaScript里的神经网络，集有趣与实用于一体。”“都8012年了，我们JavaScript用户将会统领一切！”“JavaScript里的神经网络，免费课程，这是今年Scri
转载
2024-04-09 21:44:13
28阅读
昨天发现的了一段非常令人惊奇的JavaScript代码，是由 ShaunF编写的 automatically solves captchas，一个专门应用在 Megaupload网站的Greasemonkey脚本。如果你要亲自尝试一下，可以先看看这个 演示。而这个脚本的作用，正如名字所示，可以识别这个网站的验证码。
转载
2024-01-31 20:22:23
29阅读
自己搭建神经网络太复杂?别怕!今天我们将手把手教你如何用30行代码轻松创建一个神经网络。在本篇文章中，你将学到：如何使用Synaptic.js创建和训练神经网络。利用这款工具，我们可以在浏览器中用Node.js进行深度学习。今天我们要讲的例子是一个非常简单的神经网络，我们将用它来学习逻辑异或方程(XOR equation)。同时，我也在Scrimba上创建了一个交互式屏幕录像。你也可以通过观看
转载
2023-12-08 21:31:31
22阅读
七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用，现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用： 1、首先是sigmoid 函数： a=11+e−z 它的图像可以表示为： 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络，因为需要寻找1和0值，所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为： g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2
转载
2024-01-10 20:01:43
186阅读
BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。BP神经网络误差反向传播神经网络：置各权和阈值的初始化给定P个训练样本Xp(p=1,2,...,p)和对应的理想输出Dp(p=1,2,...p)信息前向传递：计算网络各层的输出4.误差反向传播5.修改权和阈值6.重复2~5步，直至P个样本都训练一边7.判断是否满足精度要求。若满足，则停止训练，否则重复第2步。
原创
精选
2018-05-17 22:56:05
5852阅读
点赞
2评论
卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
转载
2023-09-15 15:36:43
439阅读
1 基本概念BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向传播，而误差是反向传播。前向传播过程中，输入信号经由输入层、隐藏层逐层处理，到输出层时，如果结果未到达期望要求，则进入反向传播过程，将误差信号原路返回，修改各层权重。2 BP神经网络结构BP神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层可有多个，其中，输入层和输出层的节点个数是固定的（
原创
2021-03-23 20:00:09
3030阅读
谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加原因是为什么这萝卜还用说坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的如果谷歌得到了什么启示,
原创
2021-04-22 20:32:04
852阅读
卷积神经网络 CNN 文章目录卷积神经网络 CNN一、概述二、卷积的概念三、CNN原理3.1 卷积层3.2 池化层3.3 完全连接层3.4 权值矩阵BP算法3.5 层的尺寸设置四、CNN简单使用五、总结 一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
转载
2023-07-10 16:09:28
1438阅读
谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加 原因是为什么 这萝卜还用说 坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的 如果谷歌得到了什么启示,目前的神经网络会得到很大的改进,或者是颠覆的创造.人类的基因也是如此的, 我们的染色体经过不断的自我复制的过程中进步,但是基因不过是一个编码而已真正强大
原创
2022-04-06 10:13:22
436阅读
深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，更为抽象的表示以较为不抽象的方式来计算。卷积神经网络是一种前馈型神经网络，受生物自然视觉认知机制启发而来。卷积神经网络一般用于计算机视觉领域，由于有时候图片像素很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。CNN结构图 在结构图中，第一层输入图片，进行卷积操作，得到第二层深
转载
2023-11-12 13:25:25
438阅读
AI领域是一个非常交叉的领域，涉及很多技术：数学、软体、硬件和，尤其还有硬件环节，不过一切来源或输入的入口一般有三个：一个是图像识别和处理是其中一个非常重要的环节，一个是自然语言处理，还有一个就是借口输入。一、这是一个python卷积神经网络的代码（开源）：https://github.com/yangshun2005/CNN_sentence 二、下面是一些基本公式，以备忘：写CNN的
转载
2023-08-10 17:29:39
390阅读
1、概述 本来想用卷积神经网络来预测点东西，但是效果嘛......，还是继续学习图像类的应用吧～前面学习的神经网络都是一些基础的结构，这些网络在各自的领域中都有一定效果，但是解决复杂问题肯定不够的，这就需要用到深度神经网络。深度神经网络是将前面所学的网络组合起来，利用各自网络的优势，使整体效果达到最优。这一节就简单的记下一些常用的深度神经网络模型，因为tensorflow等框架都将这些网络实现了，
转载
2023-10-03 20:24:38
304阅读
