这次就用TensorFlow写个神经网络，这个神经网络写的很简单，就三种层，输入层--隐藏层----输出层；
2018-03-23 15:37
BP神经网络和人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANNs）之间的关系与区别，是神经网络领域中一个基础且重要的话题。本文将从定义、结构、算法、应用及未来发展等多个方面，详细阐述BP
2024-07-10 15:20
循环神经网络是处理序列数据相关任务最成功的多层神经网络模型（RNN）。 RNN，其结构示意图如下图所示，它可以看作是神经网络的一种特殊类型，隐藏单元的输入由当前时间步所观察到的数据中获取输入以及它在前一个时间步的状态
2018-05-07 10:25
人工智能系统所面临的两大安全问题的根源在于深度神经网络的不可解释性。深度神经网络可解释性定义为可判读（interpretability）和可理解（explainability）两方面的内容。可判读性，即深度
2020-03-27 15:56
Neural Network, FCNN）和前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）因其结构简单、易于理解和实现，成为了研究者们关注的热点。本文将从概念、模型结构、优缺点以及应
2024-07-09 10:31
在深入探讨RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）与LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）神经网络之前，我们首先需要明确它们
2024-07-09 11:12
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）的区别时，我们需要从多个维度进行深入分析。这
2024-07-04 13:20
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是两种在人工智能和机器学习领域
2024-07-10 15:24
深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）作为机器学习领域中的一种重要技术，特别是在深度学习领域，已经取得了显著的成就。它们通过模拟人类大脑的处理方式，利用多层神经元结构
2024-07-10 18:23
dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的
2017-11-16 01:11
