代码内容请见：
https://github.com/LiuXinyu12378/DNN-network
这篇文章在前一篇文章：python构建深度神经网络（DNN）的基础上，添加了一下几个内容：1)正则化项2）调出中间损失函数的输出3）构建了交叉损失函数4）将训练好的网络进行保存，并调用用来测试新数据1数据预处理#!/usr/bin/envp…
自我对卷积神经网络的认识从输入到输出，我们输入的数据要经历卷积层，**层，池化层等反复数据转换，最后通过全连接层，输出的数据以最大的概率来判断与标签的符合程度。1.1卷积层卷积层是用来提取信息的特征。该处理过程让我想起了离散傅里叶变换，将时…
循环神经网络一个简单的循环神经网络，它由输入层、一个隐藏层和一个输出层组成：如果把上面有W的那个带箭头的圈去掉，它就变成了最普通的全连接神经网络。x是一个向量，它表示输入层的值（这里面没有画出来表示神经元节点的圆圈）；s是一个向量，它表示隐…
##TODO:DefineyourmodelwithdropoutaddedclassClassifier(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.fc1=nn.Linear(…
tensorflow实现循环神经网络包括卷积神经网络(CNN)在内的各种前馈神经网络模型,其一次前馈过程的输出只与当前输入有关与历史输入无关.递归神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)充分挖掘了序列数据中的信息,在…
应用到机器学习序列到类别:包含h_1、h_2、h_3....h_t所有的历史信息也可以按照取平均值的方法获取对应类别应用：情感分类同步的序列到序列模式：输入一个x_t对应一个y_t一个输入加上之前的h_t对应一个输出应用：1.中文分词这类问…
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xi…
卷积神经网络，本质也是一种BP神经网络，但是采用了一些手段和技巧对抗梯度消失，卷积神经网络特别适用用于图像处理。详细参考下面的文章，已经写的很好。http://www.cnblogs.com/nsnow/p/4562308.html这里我们…
