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今日已更新 644 篇代码解决方案

  • 1：使用cuda加速卷积神经网络-手写数字识别准确率99.7%

                        源码和运行结果cuda：https://github.com/zhxfl/cuCNN-IC语言版本参考自：http://eric-yuan.me/针对著名手写数字识别的库mnist，准确率是99.7%,在几分钟内，CN

    https://www.u72.net/daima/nd6n3.html - 2024-08-05 11:09:49 - 代码库
  • 2：关于卷积神经网络旋转不变性的一点研究

                        今天一直在思考CNN的旋转不变性，众所周知，CNN具有平移不变性，但是是否具有旋转不变性呢。我们来研究下吧。                        1 查阅资料查阅了许多国内外资料，在解释旋

    https://www.u72.net/daima/nf4eb.html - 2024-10-08 06:32:39 - 代码库
  • 3：移动支付乡村推广员：互联网时代的神经末梢

                        虽然从事着像在大城市里一样“洋气”的互联网行业，今年28岁的唐亚兵工作的场景却挺“反转”，他最常出现的地方是乡镇、城中村。从事移动支付的乡村推广员

    https://www.u72.net/daima/nws6k.html - 2024-11-06 02:49:02 - 代码库
  • 4：感知器与梯度下降

    声明：本文由Ronny发表在http://www.cnblogs.com/ronny/p/ann_01.html ，如需转载请注明出处一、前言1，什么是<em>神经</em>网络？

    https://www.u72.net/daima/kxaf.html - 2024-08-14 09:15:38 - 代码库
  • 5：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）

    9.5、Convolutional Neural Networks卷积<em>神经</em>网络       卷积<em>神经</em>网络是人工<em>神经</em>网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点

    https://www.u72.net/daima/nnfa8.html - 2024-07-31 13:09:16 - 代码库
  • 6：[matlab]机器学习及SVM工具箱学习笔记

    机器学习与<em>神经</em>网络的关系：机器学习是目的，<em>神经</em>网络是算法。<em>神经</em>网络是实现机器学习的一种方法，平行于SVM。

    https://www.u72.net/daima/nv8hv.html - 2024-11-02 09:38:02 - 代码库
  • 7：斯坦福大学Andrew Ng - 机器学习笔记（3） -- 神经网络模型

                        　　大概用了一个月，Andrew Ng老师的机器学习视频断断续续看完了，以下是个人学习笔记，入门级别，权当总结。笔记难免有遗漏和误解，欢迎讨论。　　鸣谢：中国海

    https://www.u72.net/daima/bfz0.html - 2024-08-15 21:07:17 - 代码库
  • 8：<转>卷积神经网络是如何学习到平移不变的特征

                        After some thought, I do not believe that pooling operations are responsible for the translation invariant property in CNNs. I believe that

    https://www.u72.net/daima/cc24.html - 2024-08-17 15:33:40 - 代码库
  • 9：微软数据挖掘算法:Microsoft 神经网络分析算法原理篇（9）

                        前言本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入

    https://www.u72.net/daima/s1e5.html - 2024-08-20 18:41:33 - 代码库
  • 10：神经网络与深度学习（2）：梯度下降算法和随机梯度下降算法

                        本文总结自《Neural Networks and Deep Learning》第1章的部分内容。  使用梯度下降算法进行学习（Learning with gradient descent）1. 目标我们希望有一

    https://www.u72.net/daima/wma8.html - 2024-08-26 10:59:53 - 代码库
  • 11：斯坦福大学卷积神经网络----Module 1 Lesson 1 图像分类

                        图像分类动机：在这个部分我们会介绍图片分类问题，这是一个为输入图片从一系列分类中挑选一个合适的标签的过程。这是计算机视觉的核心问题之一，除了

    https://www.u72.net/daima/s93e.html - 2024-08-21 06:18:42 - 代码库
  • 12：字符识别OCR研究一（模板匹配&amp;BP神经网络训练）

                        摘 要在MATLAB环境下利用USB摄像头採集字符图像。读取一帧保存为图像。然后对读取保存的字符图像，灰度化。二值化，在此基础上做倾斜矫正。对矫正的

    https://www.u72.net/daima/nk2bc.html - 2024-09-27 09:32:39 - 代码库
  • 13：国家频抛利好政策 互联网将成医联体建设神经中枢？

                         　　医联体，是一种打破医院、区域、医生限制的全新医疗服务组织。近年来，不管是国家还是地方，都有心加快医改脚步，并尝试推进各种“医联体”。但由于不是

    https://www.u72.net/daima/ndss6.html - 2024-09-30 00:06:40 - 代码库
  • 14：人工神经网络 深度学习 MLP RBF RBM DBN DBM CNN 整理学习

                        注：整理自向世明老师的PPT内容提要1 发展历史2 前馈网络（单层感知器，多层感知器，径向基函数网络RBF）3 反馈网络（Hopfield网络，联想存储网络，SOM，Boltzman及受

    https://www.u72.net/daima/nnvsw.html - 2024-07-31 18:18:11 - 代码库
  • 15：卷积神经网络的并行化模型——One weird trick for parallelizing convolutional neural networks

                        前段时间一直在关注 CNN 的实现，查看了 caffe 的代码以及 convnet2 的代码。目前对单机多卡的内容比较感兴趣，因此特别关注 convnet2 关于 multi-GPU 的

    https://www.u72.net/daima/nu389.html - 2024-10-25 11:38:39 - 代码库
  • 16：如何选取一个神经网络中的超参数hyper-parameters

                        1.什么是超参数所谓超参数，就是机器学习模型里面的框架参数。比如聚类方法里面类的个数，或者话题模型里面话题的个数等等，都称为超参数。它们跟训练过程

    https://www.u72.net/daima/nb6w4.html - 2024-10-05 01:12:02 - 代码库
  • 17：视觉机器学习笔记------CNN学习

    卷积<em>神经</em>网络是第一个被成功训练的多层<em>神经</em>网络结构，具有较强的容错、自学习及并行处理能力。一、基本原理1.CNN算法思想     卷积<em>神经</em>网络可以看作

    https://www.u72.net/daima/xm08.html - 2024-08-28 04:43:55 - 代码库
  • 18：机器学习——DBN深度信念网络详解（转）

    深度<em>神经</em>网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过<em>神经</em>网络。本系列文章主要记录自己对深度<em>神经</em>网络的一些学习

    https://www.u72.net/daima/2hvx.html - 2024-08-31 20:03:12 - 代码库
  • 19：nyoj 711 最舒适的路线

    最舒适的路线时间限制：5000 ms  |  内存限制：65535 KB难度：5描述异形卵潜伏在某区域的一个<em>神经</em>网络中。

    https://www.u72.net/daima/nfe12.html - 2024-10-08 23:54:39 - 代码库
  • 20：卷积层和池化层

    卷积<em>神经</em>网络是在BP<em>神经</em>网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的<em>神经</em>单元并

    https://www.u72.net/daima/v5z7.html - 2024-08-24 09:20:26 - 代码库