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    6.1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN

    卷積核:參數(shù)空間共享,卷積層提取空間信息。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):借助卷積核提取空間特征后,送入全連接網(wǎng)絡(luò)。 循環(huán)核:參數(shù)時(shí)間共享,循環(huán)層提取時(shí)間信息。...

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    5.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

    全連接NN 每個(gè)神經(jīng)元與前后相鄰層的每一個(gè)神經(jīng)元都有連接關(guān)系,輸入是特征,輸出為預(yù)測的結(jié)果。 卷積 卷積計(jì)算可認(rèn)為是一種有效提取圖像特征的方法,...

  • 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展

    ①自制數(shù)據(jù)集,解決本領(lǐng)域應(yīng)用②數(shù)據(jù)增強(qiáng),擴(kuò)充數(shù)據(jù)集③斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn),存取模型④參數(shù)提取,把參數(shù)存入文本⑤acc/loss可視化,查看訓(xùn)練效果⑥應(yīng)用程序...

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    3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速搭建

    使用八股搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 用Tensorflow API:tf.keras搭建網(wǎng)絡(luò)八股importtrain, testmodel = tf.ker...

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    2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

    tf.where() 條件語句真返回A,條件語句假返回Btf.where(條件語句,真返回A,假返回B) np.random.RandomSta...

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    1.1tensorflow基礎(chǔ)

    行為主義:基于控制理論,構(gòu)建感知-動(dòng)作控制系統(tǒng); 符號(hào)主義:基于算數(shù)邏輯表達(dá)式,求解問題時(shí)候,先將問題抽象成表達(dá)式,在對(duì)表達(dá)式進(jìn)行求解; 連接主...

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    2020-12-22 監(jiān)督學(xué)習(xí) 非監(jiān)督學(xué)習(xí) 半監(jiān)督學(xué)習(xí)

    監(jiān)督學(xué)習(xí) 給機(jī)器訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集是擁有”標(biāo)記“或者”答案的“ 非監(jiān)督學(xué)習(xí) 給機(jī)器的訓(xùn)練的數(shù)據(jù)沒有任何“標(biāo)記”或者“答案”對(duì)沒有標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類--...

  • (二) python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之隊(duì)列(queue)篇

    一.隊(duì)列類型介紹 python代碼實(shí)現(xiàn) (1).數(shù)組的方式實(shí)現(xiàn)隊(duì)列 (2).鏈表的方式實(shí)現(xiàn)隊(duì)列

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    (一) python 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之棧(stack)篇

    一.棧結(jié)構(gòu)(stack) 棧類型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相當(dāng)于一個(gè)容器,其特點(diǎn)是先進(jìn)后出,因此棧具有以下幾個(gè)功能:壓棧即入棧,出棧,計(jì)算元素個(gè)數(shù),返回棧頂元素,...

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