本文主要写卷积神经网络如何进行一次完整的训练，包括前向传播和反向传播，并自己手写一个卷积神经网络。
2018-05-28 10:35
人脸识别技术作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的发展。其核心在于通过计算机对人脸图像进行特征提取和识别，从而实现自动
2024-07-08 10:48
要训练神经网络，我们需要“训练数据集”。训练数据集是由对应目标z（期望输出）的输入信号（x_1和 x_2）组成。神经网络的训练是一个迭代过程。在每个迭代中，使用来自训练数据集的新数据修改网络节点的加权系数。整个迭代由
2017-10-18 18:20
摘要：反向传播指的是计算神经网络参数梯度的方法。
2023-03-14 11:07
本文将讨论：循环神经网络(Recurrent Neural Networks ，以下简称RNN)，它广泛的用于自然语言处理中的语音识别，手写书别以及机器翻译等领域。
2019-05-10 08:48
人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。
2020-01-28 15:21
BP（反向传播）神经网络是一种多层前馈神经网络，它通过反向传播算法来训练网络中的权重和偏置，以最小化输出误差。BP
2024-07-11 16:44
随着人工智能技术的飞速发展，神经网络在图像识别领域的应用日益广泛。神经网络以其强大的特征提取和分类能力，为图像识别带来了革命性的进步。本文将详细介绍
2024-07-01 14:19
在探讨深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）与基本神经网络（通常指传统神经网络或前向神经网络
2024-07-04 13:20
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为深度学习领域的重要分支，在图像识别、视频处理、自然语言处理等多个领域取得了显著成就。然而，随着网络结构的日益复杂
2024-07-11 11:46
