欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、机器学习技术感兴趣的同学加入。上一篇讲了深度学习方法（十）：卷积神经网络结构变化——MaxoutNetworks，NetworkInNetwork，GlobalAveragePool...

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前面两篇介绍了SOM的基本概念和算法，第一部分，第二部分，本篇具体展开一下应用中的一些trick设定。输出层设计输出层神经元数量设定和训练集样本的类别数相关，但是实际中我们往往不能清除地知道有多少类。如果神经元节点数少于类别数，则不足以区分全部模式，训练的结果势必将相近的模式类合并为一类；相反，如果神经元节点数多于类别...

上一篇介绍了一些自组织神经网络的基本概念，第一部分，这一篇讲下SOM的概念和原理，是本文的第二部分。1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。Kohonen认为：一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的...

自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizingfeatureMap)，第一部分自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizingfeatureMap)，第二部分自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizingfeatureMap)，第三部分本文详细...

转载请注明出处：Bin的专栏，http://blog.csdn.net/xbinworld这一篇是整个第五章的精华了，会重点介绍一下NeuralNetworks的训练方法——反向传播算法（backpropagation，BP），这个算法提出到现在近30年时间都没什么变化，可谓极其经典。也是deeplearning的基石...

今天开始学模式识别与机器学习PatternRecognitionandMachineLearning(PRML)，章节5.1，NeuralNetworks神经网络-前向网络。话说上一次写这个笔记是13年的事情了···那时候忙着实习，找工作，毕业什么的就没写下去了，现在工作了有半年时间也算稳定了，我会继续把这个笔记写完。...

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作者：viewmode=contents">寒小阳&&龙心尘时间：2016年1月。出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50542880http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/detail...

　　在之前的博文中我们已经将顶层的网络结构都介绍完毕，包括卷积层、下採样层、全连接层，在这篇博文中主要有两个任务。一是总体贯通一下卷积神经网络在对图像进行卷积处理的整个流程，二是继续我们的类分析。这次须要进行分析的是卷积层和下採样层的公共基类：partial_connected_layer。　　一、卷积神经网络的工作流...

 卷积神经网络系统结构PS：在池化层和全链接层之间可以加入多个卷积、激活、池化层   1、CONV：卷积层，用卷积核对输入图像进行卷积处理 2、RELU：激活层，将负值归零3、池化层：有损压缩，减小图片尺寸  输入带标签的训练数据之后，卷积神经网络会...

learnrate太大容易跑飞，设置激活函数可以一定程度上增加learnrate，不跑飞self.saver=tf.train.Saver() 和 self.init_variable=tf.global_variables_initializer() self.sess.run(self...

原文链接：http://www.atyun.com/16821.html扩展阅读： https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ isare...