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如何快速使用Python神经网络识别手写字符?(文末福利)

​点击标题下[异步社区]可快速关注 在本文中,我们将进一步探讨一些使用Python神经网络识别手写字符非常有趣的想法。如果只是想了解神经网络的基本知识,那不必阅读本文,可以先阅读《Python神经网络编程》前面2章节的内容。 这是一个有趣的额外部分,所以节奏会

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9行Python代码搭建神经网络来掌握一些基本概念

这里的“用Python”指的就是不用那些现成的神经网络库比如Keras、Tensorflow等,否则连9行都不用了。 ![image](https://yqfile.alicdn.com/255fc8bb3dffb8a14e8d23b9d16e4937c72

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利用Python实现卷积神经网络的可视化(附Python代码)

对于深度学习这种端到端模型来说,如何说明和理解其中的训练过程是大多数研究者关注热点之一,这个问题对于那种高风险行业显得尤为重视,比如医疗、军事等。在深度学习中,这个问题被称作“黑匣子(Black Box)”。如果不能解释模型的工作过程,我们怎么能够就轻易相信模

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卷积神经网络概述及python实现

对于卷积神经网络(CNN)而言,相信很多读者并不陌生,该网络近年来在大多数领域都表现优异,尤其是在计算机视觉领域中。但是很多工作人员可能直接调用相关的深度学习工具箱搭建卷积神经网络模型,并不清楚其中具体的原理。本文将简单介绍卷积神经网络(CNN),方便读者大

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如何用Python和深度神经网络寻找近似图片?

给你10万张图片,让你找出与其中某张图片最为近似的10张,你会怎么做?不要轻言放弃,也不用一张张浏览。使用Python,你也可以轻松搞定这个任务。 疑问 《如何用Python和深度神经网络识别图像?》一文写完后,我收到了不少读者的反馈。其中一个很普遍的疑问是

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基于Python3 神经网络的实现

基于Python3 神经网络的实现(下载源码) 本次学习是Denny Britz(作者)的Python2神经网络项目修改为基于Python3实现的神经网络(本篇博文代码完整)。重在理解原理和实现方法,部分翻译不够准确,可查看Python2版的原文。原文英文地

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仅使用NumPy完成卷积神经网络CNN的搭建(附Python代码)

       目前网络上存在很多编译好的机器学习、深度学习工具箱,在某些情况下,直接调用已经搭好的模型可能是非常方便且有效的,比如Caffe、TensorFlow工具箱,但这些工具箱需要的硬件资源比较多,不利于初学者实践和理解。因此,为了更好的理解并掌握相关

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基于numpy的前馈神经网络(feedforward neural network)

***代码部分可以直接通过Jupyter Notebook来查看 这几天在上Andrew Ng教授开的Coursera系列课程Deep Learning,总觉得光是看视频和做作业还不够,还是得自己动手写写代码,亲自实现课程里提到的算法内容,于是便有了这篇博客

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