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有哪些优秀的关于大脑训练的游戏？20个锻炼大脑的小游戏益智的小游戏，对大脑的锻炼非常有好处1、闭眼吃饭为了有意识地用脑，你可以阻断一些信息，比如视觉信息。闭上眼睛，靠其他感官去寻找食物，再送到嘴里，这样可以刺激触觉、味觉和嗅觉，从而增强大脑中相关区域的功能。2、吃富含卵磷脂的食物最基本的25道深度学习面试问题和答案
完整w近年来，对深度学习的需求不断增长，其应用程序被应用于各个商业部门。各公司现在都在寻找能够利用深度学习和机器学习技术的专业人士。在本文中，将整理深度学习面试中最常被问到的25个问题和答案。如果你最近正在参加深度学习相关的面试工作，那么这些问题会对你有所帮助。 1、什pytorch简单实现神经网络
一、基本 （1）利用pytorch建好的层进行搭建 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F #定义一个MLP网络 class MLP(nn.Module): ''' 网络里面主要是要定义__init__()、forward() ''' def __init__(self): '基于遗传算法的BP神经网络
原文链接 介绍：利用遗传算法并行地优化BP网络的权值和阈值，从而避免了BP网络在优化权值和阈值时陷入局部最优的缺点。 背景：此项目的背景为客运量和货运量的预测。 文件介绍 freightFlow.xlsx ： 货运量数据集，前7列为影响货运量的因素，第8列为货运量； passengerFlow.xlsx： 客运量数据集，前构建图像着色神经网络 - 第 3 部分：卷积神经网络
Image generated by 稳定扩散 构建图像着色神经网络 - 第 3 部分：卷积神经网络 您好，欢迎回到本系列的第三部分，我们正在尝试使用神经网络对黑白图像进行着色。如果您还没有检查我们分析自动编码器和人工神经网络基础知识的前 2 部分，请确保在继续之前检查（下面的链接）。 整个系列由以动手实现深度学习（14）：卷积神经网络
11.1 卷积神经网络的实现 传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning 本篇会实现一个名为 SampleNet的简单神经网络，该神经网络会使用到 第九章实现的conv 操作和第十章中实现的动手实现深度学习(4): 神经网络的backward实现
传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning 在第二篇中介绍了用数值微分的形式计算神经网络的梯度，数值微分的形式比较简单也容易实现，但是计算上比较耗时。本章会介绍一种能够较为高效的计算深度学习笔记(1)
概念 深度学习首先是一种机器学习。深度学习的基础，叫做神经网络，这本身就是一种机器学习算法。 是一个工具，重要的是这个函数能够尽可能准确的拟合出输入数据和输出结果间的关系 深度学习是一个黑箱: 深度学习的中间过程不可知，深度学习产生的结果不可控深度学习：循环神经网络（下）
一些经典的RNN模型... 1、门控循环神经网络 ⭐ 门控循环神经网络可以更好地捕获时间步距离很长的序列上的依赖关系。 重置门有助于捕获序列中的短期依赖关系。 更新门有助于捕获序列中的长期依赖关系。 重置门打开时，门控循环单元包含基本循环神经网络；更新门打开时，门控循环单元可神经网络——浅浅的做个笔记
有四个激活函数 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-10,10) y_sigmoid = 1/(1+np.exp(-x)) y_tanh = (np.exp(x)-np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x)) fig = plt.figure() #plot sigmoid ax = fig.add_subplot(221) ax.plot(x,y_sigmoid) a机器学习（四）
神经网络一种好得多的算法 在复杂的非线性假设上被证明是好得多的算法，n很大也可以解决 神经网络的起源是人们想尝试设计出模仿大脑的算法 神经重接试验：如果一块脑组织可以处理光，声或者触觉信号，也许存在一种学习算法，可以同时处理视觉听觉和触觉 神经网络模仿大脑中的神经元或者神经CNN卷积神经网络
CNN网络结构 在神经网络的发展历史中介绍了，CNN被广泛应用与图像领域，本文对CNN网络结构与算法进行进一步的介绍。 基本网络结构 CNN的网络结构一般包括： 输入层 由若干卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成的隐藏层 使用softmax激活函数的输出层 卷积运算 CNN中的卷积运行表示神经网络的发展历史
1、三代神经网络的发展 第一代神经网络：感知器（1950s） 第一代神经网络又称为感知机，在1950年左右被提出来，算法分为输入层和输出层，输入和输出之间为线性关系，感知机无法处理非线性模型，即不能解决线性不可分的问题。 第二代神经网络：多层感知器MLP（1980s） 第二代神经网络为多层感知机（MLP），在推荐系统！基于tensorflow搭建混合神经网络精准推荐！ ⛵
双向长短期记忆模型如何工作（深度学习）
双向长短期记忆模型如何工作（深度学习） Photo by 弗雷迪·雅各布 on 不飞溅 使用改进的双向长短期记忆神经网络 (arXiv) 检测恶意请求 作者 ： Wenhao Li , Bincheng Zhang , Jiajie Zhang 抽象的 ： 检测和拦截恶意请求是网络安全中最广泛使用的抵御攻击的方法之一。大多数现有的神经网络的学习与泛化能力
一、学习能力，指在训练集上精度。 二、泛化能力，指在测试集上精度。 对于一个大型神经网络在一个大数据集上跑，LOSS持续不降，第一步先减小数据量，比方说只在单张图片上跑，观察每次LOSS下降情况，此时如果LOSS还是不下降说明网络没有学习能力，应该调整模型，一般是先把网络规模缩小，因为任何一深度学习：循环神经网络（上）
1、语言模型 语言模型（language model）是自然语言处理的重要技术。 自然语言处理中最常见的数据是文本数据。 我们可以把一段自然语言文本看作一段离散的时间序列。 假设一段长度为\(T\)的文本中的词依次为\(w_1, w_2, \ldots, w_T\)，那么在离散的时间序列中，\(w_t\)（\(1 \leq t \leq T《深度学习入门：基于Python的理论与实现》PDF高清中文版
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》PDF高清中文版免费下载地址 内容简介 · · · · · · 本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一深度学习基础课： “判断性别”Demo需求分析和初步设计（下1）
大家好~我开设了“深度学习基础班”的线上课程，带领同学从0开始学习全连接和卷积神经网络，进行数学推导，并且实现可以运行的Demo程序 线上课程资料： 本节课录像回放 加QQ群，获得ppt等资料，与群主交流讨论：106047770 本系列文章为线上课程的复盘，每上完一节课就会同步发布对应的文章 本文为深度学习：卷积神经网络（下）【一些经典的神经网络模型】
1、深度卷积神经网络（AlexNet）ML第21周学习小结
本周收获 总结一下本周学习内容： 1、《机器学习》第14章：概率图模型 14.1 隐马尔可夫模型 14.2 马尔科夫随机场 14.3 条件随机场 14.4 学习与推断 14.5 近似推断 14.6 话题模型[神经网络]softmax回归
前言 softmax回归为一种分类模型。 基本原理 由于softmax回归也是一种线性叠加算法，且需要输出离散值。 很自然地想到，可以取值最大的输出为置信输出。更进一步想到，如果有三个人A、B、C分别说自己的正确程度为100、200、200，那么在三个人说的话都一样正确的情况下，可以考虑累加，[神经网络]线性回归
引言 有时候，可以用线性模型模拟数据的分布情况。比如房价与面积之间的关系。 示例 假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。 有了这个函数之后，我们要考虑的就是怎样让这个函数的参数调整为接近实际情况的值。 (①)引言 首先可以想到随机生成。让随机生成值，最后报告分享|2022年智能汽车云服务：汽车产业智能网联升级
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1.均值减法 它对数据中每个独立特征减去平均值，从几何上可以理解为在每个维度上都将数据云的中心都迁移到原点。在numpy中，该操作可以通过代码X -= np.mean(X, axis=0)实现。而对于图像，更常用的是对所有像素都减去一个值，可以用X -= np.mean(X)实现，也可以在3个颜色通道上分别操作。