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痴澳超超

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研究生在读
研究生在读。CSDN博客专家。 本科有过校赛培训经验,擅于清晰简明地讲解复杂的知识。本研期间获奖若干: robocup机器人中国赛亚军 类脑计算大赛二等奖 数模美赛一等奖…… 我的博客:http://blog.csdn.net/u014303046...更多
创作文章3

卷积神经网络:原理推导与编程

之前写过一个 Chat[《BP 神经网络入门:从原理到应用》](http://gitbook.cn/books/59e42d6143757a535fe26a70/index.html)(该文可以直接阅读,无需付费),详细推导了 BP 神经网络的反向传播原理。 卷积神经网络在机器视觉领域有广泛的应用,但是目前大家几乎都是使用各种深度学习库来完成卷积网络模型,目前很少有详细推导卷积神经网络原理的资源,考虑到卷积神经网络的反向传播的难度,以及理解其原理的必要性,我决定写下这个教程。 本场 Chat 主要内容: 1. 理解卷积神经网络的模型结构; 2. 理解卷积网络反向传播的详细过程; 3. 使用 Numpy 等基础数学运算库实现卷积神经网络的核心部分; 4. 使用TensorFlow给出一个简单的例子。
严选卷积神经
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C++ 指针常见用法小结

本文主要面向 C++ 初学者。 指针在 C\C++ 语言中是很重要的内容,并且和指针有关的内容一向令初学者头大。在本教程中,我总结了一些关于指针和数组的用法(尤其是指针和二维数组)。初学者经常遇到的很多关于指针和数组的问题应该可以在本文找到答案。 **本场 Chat 只有文章,没有交流。**
免费C++
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BP 神经网络入门:从原理到应用

最近机器学习越来越火,但是很多教程都是简单介绍一下算法,然后就直接教给使用一些机器学习库来完成任务。这门课程我们将从零推导 BP 神经网络,然后使用 Python 自己实现一个图片分类任务。 通过这个过程,读者将对神经网络的原理有更加深入的了解,这对初学者有很好的指导意义,了解了原理之后再使用一些库会有更深刻的体会。 读者对象:面向神经网络初学者,或者希望补充一下神经网络数学推导的工程师。听完这场 Chat,你将可以独立推导神经网络的公式,并完成一个小项目。
严选BP神经网络
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