kears教程 keras安装教程
新人想学编程，如何入门？编程初学者应该先学C 、Java还是Python？在前一段时间，我一直认为引入C编程语言是一个很好的选择。其实C语言更适合初学者学习。对于C语...
cnn卷积神经网络
lstm和rnn的区别 lstm原理及实现
从RNN到LSTM，性能良好的神经网络到底是如何工作的？RNN（递归神经网络），顾名思义，以先前的输出（隐藏状态）作为输入，形成一个循环。（RNN扩展，图像源：cola...
svm分类器训练详细步骤 cnn卷积神经网络
既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需...
keras教程 深度学习
新人想学编程，如何入门？刚上大一，报的计科，学了一年的c和JAVA，都说计算机和数学关系紧密，可为啥没有感觉到？感到迷茫？呵呵，你才刚一年级，刚刚学了一点语言。甚至不是...
双向lstm神经网络原理 lstm神经网络原理
是否存在通用的神经网络模型，可以处理图像，语音以及NLP？对于目前的深度学习模型来说，尽管深度学习的一个目标是设计能够处理各种任务的算法，然而截至目前深度学习的应用仍然...
maskrnn mask rcnn网络结构
请问现阶段的AI人工智能和大数据有多少种算法方式呢？你好，我正好在学习人工智能。我很高兴回答你的问题。首先，算法无限多，每天都有新的算法出现。然而，一些算法成为经典，成...
rnn和dnn cnn卷积神经网络
SVM和神经网络(如: DNN CNN RNN)是不是兄弟关系？有什么证据吗？不，神经网络不是兄弟，因为它们有不同的结构。支持向量机是通过凸优化算法解决凸性问题，找到最...
keras自定义卷积层 keras卷积神经网络一维
卷积层作用？卷积层的功能是提取特征。“不完全连接，参数共享”的特性大大降低了网络参数，保证了网络的稀疏性，防止了过拟合。“参数共享”之所以成为可能，是因为样本具有局部相...
keras神经网络自动调参 keras卷积神经网络一维
人工智能可以自动编写html和css了，对此你怎么看？根据CSDN信息，keras中有一个名为screenshot to code的项目，当时在GitHub中排名第一。...
神经网络图像识别原理 卷积神经网络原理
卷积神经网络如何进行图像识别？卷积神经网络通过用户设计的损失融合（分类往往是交叉的）计算实际标签和预测标签之间的差异，使用梯度反向传播最小化损失，并更新卷积核参数以生成...
softmax损失函数求导 softmax交叉熵损失函数
深度学习难吗？想起来有毅力不难，想起来不坚持就难请问神经网络有多个输出的回归问题，损失函数如何定义比较合理？在我看来，多重输出和损失函数的类型选择没有直接关系。一般来说...
python目标识别 深度学习
初中文化可以学Python编程吗，我想通过这个渠道进入人工智能这个大行业？没关系，但你得比别人更努力1。Python是目前最好的开发语言之一。Python是一种动态语言...
cnn模型是什么 深度学习
rcnn是什么神经网络？用于目标检测的CNN网络模型可以提供目标类型分析和定位帧。美国的骚乱再发酵，但为什么要冲击CNN？群众运动是盲目的、非理性的！没有统一的组织，也...
为什么用sigmoid函数 sigmoid激活函数
逻辑回归的概率函数为什么要用sigmoid函数？逻辑回归：y=sigmoid（w”x）线性回归：y=w”x，也就是说，逻辑回归比线性回归多了一个sigmoid函数，si...
cnn训练自己的数据 maserati
CNN训练怎样证明有效？首先，你应该知道有两种损失函数：交叉熵和均方差。前者适用于标记样本，后者适用于数值样本。其次，我们一般用准确度值和损耗值来衡量网络结构的质量。很...
卷积神经网络的反向传播过程 卷积神经网络反向传播
卷积神经网络中卷积核的翻转、全连接层的处理和反向传播的详细过程，是怎样的？首先，卷积核将在其内部形成一个类似于数字8的漩涡，这将产生一个微弱的向内引力场。在这个重力场的...