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标签:计算机网络

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BP神经网络推导过程-爱站程序员基地
计算机网络

BP神经网络推导过程

AI

目录 1. 符号定义 2. 隐藏层到输出层的权重更新 3. 输出层神经元阈值更新 4. 输入层到隐藏层的权重更新 5. 隐藏层神经元阈值更新 1. 符号定义 本文以单隐藏层的神经网络结构,均方误差为损失函数为例来详细推导各个参数的梯度更新。...

LSTM神经网络-爱站程序员基地
计算机网络

LSTM神经网络

AI

       LSTM被广泛用于许多序列任务(包括天然气负荷预测,股票市场预测,语言建模,机器翻译),并且比其他序列模型(例如RNN)表现更好,尤其是在有大量数据的情况下。 LSTM经过精心设计,可以避免RNN的梯度消失问题。消失梯度的主要...

卷积神经网络学习心得以及代码实现-爱站程序员基地
计算机网络

卷积神经网络学习心得以及代码实现

AI

卷积神经网络 卷积神经网络学习心得 综述 一些概念 卷积过程(以下方代码实现的卷积为例) 代码实现 完整代码 运行结果 保存模型 遇到的问题 卷积神经网络学习心得 综述 我所理解的卷积神经网络,是一个多层网络,每层由若干个二维平面组成,每个...

tcp/ip协议与socket介绍-爱站程序员基地
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tcp/ip协议与socket介绍

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1、tcp/ip五层协议模型 应用层、传输控制层、网络层、数据链路层、物理 2. 应用层 直接向用户提供服务,完成用户希望在网络上完成的各种工作。如curl命令。 3. 传输控制层 3.1 TCP和UDP协议 TCP协议:面向连接的可靠传输...

吴恩达机器学习笔记---神经网络实现XNOR功能-爱站程序员基地
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吴恩达机器学习笔记—神经网络实现XNOR功能

AI

前言 我们通过神经网络模型实现XNOR(异或非)运算。当2个输入端中有且只有一个0时,输出为0,也就是当输入相同时,输出为1。 神经网络实现XNOR (一)实现x1 AND x2   AND运算是当且仅当两者都为1时结果为1。我们使用如下的...