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在【机器学习17】中，笔者介绍了反向传播算法。反向传播算法是神经网络最常见的训练算法。它使得梯度下降对于多层神经网络来说是可行的。 TensorFlow 可以自动处理反向传播，因此我们不需要深入了解该算法。要了解其工作原理，请阅读【机器学习17文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-522638.html
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题目： 设计四层BP网络，以g(x)=sigmoid(x)为激活函数， 神经网络结构为：[4，10，6, 3]，其中，输入层为4个节点，第一个隐含层神经元个数为10个节点；第二个隐含层神经元个数为6个节点，输出层为3个节点 利用训练数据iris-train.txt对BP神经网络分别进行训练，对训练后的模型统
本项目利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency 词频-逆文档频率）检索模型和CNN（卷积神经网络）精排模型构建了一个聊天机器人，旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天机器人。 首先，我们使用TF-IDF技术构建了一个检索模型。TF-IDF可以衡量一个词语在文档中
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精华整理几十个Python数据科学、机器学习、深度学习、神经网络、人工智能方面的核心库以及详细使用实战案例，轻松几行代码训练自己的专有人工智能模型。 机器学习 人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。机器学习专注于算法，允许机器学习而不需要编程，
系列实验 深度学习实践——卷积神经网络实践：裂缝识别 深度学习实践——循环神经网络实践 深度学习实践——模型部署优化实践 深度学习实践——模型推理优化练习 代码可见于：https://download.csdn.net/download/weixin_51735061/88131380?spm=1001.2014.3001.5503 **方法：**实验主要通过pyt
这是最常见的神经网络训练方法之一。它通过计算损失函数对权重的梯度，并沿着梯度的反方向更新权重，从而逐步减小损失函数的值。梯度下降有多个变种，包括随机梯度下降（SGD）和小批量梯度下降。 反向传播是一种基于链式法则的方法，用于计算神经网络中每个神经元
目录 引入 一、神经网络及其主要算法 1、前馈神经网络 2、感知器 3、三层前馈网络（多层感知器MLP） 4、反向传播算法 二、深度学习 1、自编码算法AutorEncoder 2、自组织编码深度网络 ①栈式AutorEncoder自动编码器 ②Sparse Coding稀疏编码 3、卷积神经网络模型（续下次） 拓展：
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向量版本 y = ⟨ w , x ⟩ + b y = langle w, x rangle + b y = ⟨ w , x ⟩ + b 懂得两者区别 激活函数，损失函数 感知机模型的本质是线性模型，再加上激活函数 训练数据、损失函数、梯度下降，小批量梯度下降 神经网络算法整体流程： 初始化网络 前向传播 计算损失 计算微分 梯度下
神经网络：一种计算模型，由大量的节点(或神经元)直接相互关联而构成。每个节点(除输入节点外)代表一种特定的输出函数(或者认为是运算),称为激励函数；每两个节点的连接都代表该信号在传输中所占的比重(即认为该信号对该节点的影响程度) 神经网络三要素：模型、策略
