神经网络实战网盘资源,神经网络实战项目
《深度学习之图像识别核心技术与案例实战》pdf下载在线阅读全文,求百度网盘云资源
《深度学习之图像识别核心技术与案例实战》百度网盘pdf最新全集下载:链接:?pwd=o7ww提取码:o7ww简介:本书全面介绍了深度学习在图像处理领域中的核心技术与应用。
书中不但重视基础理论的讲解,而且从第4章开始的每章都提供了一到两个不同难度的案例供读者实践,读者可以在已有代码的基础上进行修改和改进,从而加深对所学知识的理解。
本书共10章,首先从深度学习的基础概念开始,介绍了神经网络的基础知识和深度学习中的优化技术;然后系统地介绍了深度学习中与数据相关的知识,包括经典数据集的设计、数据集的增强以及数据的获取与整理;接着重点针对图像开发领域,用3章内容系统地介绍了深度学习在图像分类、图像分割和目标检测3个领域的核心技术与应用,这些内容的讲解均结合实战案例展开;另外,还对深度学习中损失函数的发展、数据和模型的可视化以及模型的压缩和优化进行了详细介绍,为读者设计和训练更加实用的模型提供了指导;最后以微信小程序平台为依托,介绍了微信小程序前后端开发技术,完成了深度学习的模型部署,让本书的内容形成了一个完整的闭环。
本书理论与实践结合,深度与广度兼具,特别适合深度学习领域的相关技术人员与爱好者阅读,尤其适合基于深度学习的图像从业人员阅读,以全方位了解深度学习在图像领域中的技术全貌。
另外,本书还适合作为相关培训机构的深度学习教材使用。
谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创
求《神经网络与深度学习讲义》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~
谁有戴葵翻译《神经网络设计》书的PDF文件,发到我的邮箱851136433@qq.com,谢谢! 70
matlab神经网络43个案例分析.pdf
哥们,这书还真没搜到PDF电子版的,估计人家就是想用来卖钱的,版权意识特么强。这么厚的书,又全是干货,才32块,很便宜了,真想要学习,推荐买一本,亚马逊,当当,京东上都有卖。
不过就算没买,到神经网络之家、matlabsky、数学中国、matlab中文论坛等一些免费论坛看看贴,一样学习。希望对你有帮助。
求神经网络的matlab程序 20
。
文件名称:MATLAB神经网络30个案例分析--完全.pdf.torrent文件大小:31.16MB文件数量:1个文件创建时间:1年前下载热度:3最近访问:5个月前下载速度:一般种子哈希:ac9405c0424a883788aceabd51cbf40aecee3e40磁力链接:magnet:?xt=urn:btih:ac9405c0424a883788aceabd51cbf40aecee3e40&dn=MATLAB神经网络30个案例分析--完全.pdf。
请介绍一下人工神经网络,和应用 5
一.一些基本常识和原理[什么叫神经网络?]人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程;它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行。
然而,直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。
这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。
这是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
[人工神经网络的工作原理]人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习,然后才能工作。
现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明,规定当“A”输入网络时,应该输出“1”,而当输入为“B”时,输出为“0”。
所以网络学习的准则应该是:如果网络作出错误的的判决,则通过网络的学习,应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。
首先,给网络的各连接权值赋予(0,1)区间内的随机值,将“A”所对应的图象模式输入给网络,网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算,得到网络的输出。
在此情况下,网络输出为“1”和“0”的概率各为50%,也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确),则使连接权值增大,以便使网络再次遇到“A”模式输入时,仍然能作出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误),则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整,其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时,减小犯同样错误的可能性。
如此操作调整,当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后,经过网络按以上学习方法进行若干次学习后,网络判断的正确率将大大提高。
这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功,它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时,能够作出迅速、准确的判断和识别。
一般说来,网络中所含的神经元个数越多,则它能记忆、识别的模式也就越多。
=================================================关于一个神经网络模拟程序的下载人工神经网络实验系统(BP网络)V1.0Beta作者:沈琦作者关于此程序的说明:从输出结果可以看到,前3条"学习"指令,使"输出"神经元收敛到了值0.515974。
而后3条"学习"指令,其收敛到了值0.520051。再看看处理4和11的指令结果P*Out1:0.520051看到了吗?"大脑"识别出了4和11是属于第二类的!
怎么样?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神经网络"已经形成了!你可以自己任意的设"模式"让这个"大脑"学习分辩哦!只要样本数据量充分(可含有误差的样本),如果能够在out数据上收敛地话,那它就能分辨地很准哦!有时不是绝对精确,因为它具有"模糊处理"的特性.看Process输出的值接近哪个Learning的值就是"大脑"作出的"模糊性"判别!=================================================人工神经网络论坛(旧版,枫舞推荐)国际神经网络学会(INNS)(英文)欧洲神经网络学会(ENNS)(英文)亚太神经网络学会(APNNA)(英文)日本神经网络学会(JNNS)(日文)国际电气工程师协会神经网络分会研学论坛神经网络;sty=1&age=0人工智能研究者俱乐部2nsoft人工神经网络中文站=================================================推荐部分书籍:人工神经网络技术入门讲稿(PDF)神经网络FAQ(英文)数字神经网络系统(电子图书)神经网络导论(英文)===============================================一份很有参考价值的讲座是Powerpoint文件,比较大,如果网速不够最好用鼠标右键下载另存.=========================================================已经努力的在给你提供条件资源哦~~。
求深度学习 这本书的PDF度的
。
龙龙老师PyTorch与深度学习152课百度网盘免费资源在线学习链接:提取码:xjpq 龙龙老师PyTorch与深度学习152课电子书9.卷积神经网络CNN8.过拟合7.神经网络与全连接层6.随机梯度下降5.PyTorch进阶教程4.PyTorch基础教程3.回归问题2.开发环境安装17.【选看】Numpy实战BP神经网络16.【选看】人工智能发展简史15.【选看】Ubuntu开发环境安装14.对抗生成网络GAN13.自编码器Auto-Encoders。
《TensorFlow机器学习项目实战》pdf下载在线阅读全文,求百度网盘云资源
。
《TensorFlow机器学习项目实战》(【阿根廷】RodolfoBonnin)电子书网盘下载免费在线阅读链接:提取码:zpi3书名:TensorFlow机器学习项目实战作者:【阿根廷】RodolfoBonnin译者:姚鹏鹏豆瓣评分:6.1出版社:人民邮电出版社出版年份:2017-11内容简介:TensorFlow是Google所主导的机器学习框架,也是机器学习领域研究和应用的热门对象。
本书主要介绍如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型,旨在降低学习门槛,并为读者解决问题提供详细的方法和指导。
全书共10章,分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。本书适合想要学习和了解TensorFlow和机器学习的读者阅读参考。
如果读者具备一定的C++和Python的经验,将能够更加轻松地阅读和学习本书。作者简介:RodolfoBonnin是一名系统工程师,同时也是阿根廷国立理工大学的博士生。
他还在德国斯图加特大学进修过并行编程和图像理解的研究生课程。他从2005年开始研究高性能计算,并在2008年开始研究和实现卷积神经网络,编写过一个同时支持CPU和GPU的神经网络前馈部分。
最近,他一直在进行使用神经网络进行欺诈模式检测的工作,目前正在使用ML技术进行信号分类。感谢我的妻子和孩子们,尤其感谢他们在我写这本书时表现出的耐心。感谢本书的审稿人,他们让这项工作更专业化。
感谢MarcosBoaglio,他安装调试了设备,以使我能完成这本书。
《Python数据分析与挖掘实战》epub下载在线阅读,求百度网盘云资源
。
《Python数据分析与挖掘实战》(张良均)电子书网盘下载免费在线阅读资源链接:链接:提取码:vcfu书名:Python数据分析与挖掘实战作者:张良均豆瓣评分:7.6出版社:机械工业出版社出版年份:2016-1页数:335内容简介:10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员,10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。
从数据挖掘的应用出发,以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线,深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程,实践性极强。本书共15章,分两个部分:基础篇、实战篇。
基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。
读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助相关的数据挖掘建模工具,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论。
基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明;第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程,包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。
实战篇(第6~15章),重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。
在案例结构组织上,本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标,再阐述分析方法与过程,最后完成模型构建的顺序进行的,在建模过程的关键环节,穿插程序实现代码。
最后通过上机实践,加深读者对数据挖掘技术在案例应用中的理解。作者简介:张良均,资深大数据挖掘专家和模式识别专家,高级信息项目管理师,有10多年的大数据挖掘应用、咨询和培训经验。
为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务,实践经验非常丰富。
此外,他精通JavaEE企业级应用开发,是广东工业大学、华南师范大学、华南农业大学、贵州师范学院、韩山师范学院、广东技术师范学院兼职教授,著有《神经网络实用教程》、《数据挖掘:实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等畅销书。