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《神经网络与深度学习》讲义-邱锡鹏
- 《神经网络与深度学习》讲义-邱锡鹏 一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行 一系列的问答。如果在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是 人还是计算机，那么就可以认为这个计算机是智能的。(Lectures on neural networks and deep learning - Qiu Xipeng A person who has no contact with each other has a seri
《神经网络与深度学习》Michael Nielsen
- 这本书最初是我学习 Neural Networks and Deep Learning 时做的中?笔记，因为原书中有很 A A 多数学公式，所以我? LT E X 来编写和排版，并将所有 LT E X 源码放置在 GitHub。其中部分内容 取? Xiaohu Zhu 已经完成的翻译来避免重复的?作。(This book was originally Neural Networks and Deep Learning I learned
DeepNeuralNetwork20160805
- 上传的文档为matlab环境下的深度神经网络的学习资料(DeepNeuralNetwork by matlab)
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 简单的bp神经网络，是一个语音信号的简单建模和处理，结构深度是3层(simple MATLAB code example for BP network)
深度学习(中英文双版)
- 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。(The concept of deep learning stems from the study of artificial neural networks. A multilayer perceptron with a hidden layer is a dept
vgg16
- 在使用深度神经网络时我们一般推荐使用大牛的组推出的和成功的网络。如最近的google团队推出的BN-inception网络和inception-v3以及微软最新的深度残差网络ResNET。(In the use of deep neural network we generally recommend the use of cattle group launched and successful network. Such as the
TensorFlow实战Google深度学习框架
- 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》图书中的所有神经网络的相关代码(All related code of all kinds of neural network mentioned in "TensorFlow: practice of Google deep learning fr a mework")
DBN的matlab代码
- 这是一个关于用数字识别训练一个手写数字识别的深度神经网络事例(This is a deep neural network example that uses digital recognition to train a handwritten numeral recognition)
DNRBM
- 采用栈式 RBM 的深度神经网络。自训练, 自控制(This paper is a continuation of the depth of the neural network and the choice of the previous predictor. Here we will be covered by the depth of the neural network characteristic of stacked RBM
深度卷积神经网络
- 作为类脑计算领域的一个重要研究成果，深度卷积神经网络已经广泛应用到计算机视觉、自然语言处理、信息检索、语音识别、语义理解等多个领域，在工业界和学术界掀起了神经网络研究的浪潮，促进了人工智能的发展。卷积神经网络直接以原始数据作为输入，从大量训练数据中自动学习特征的表示。(As the important research achievement, deep convolutional neural networks have been w
神经网络与深度学习讲义20151211
- 讲解了神经网络原理和和机器学习有关知识，和入门学习所需要的数学基础知识(Explains the principles of neural networks and the basic knowledge required)
07 神经网络与深度学习
- 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。
神经网络与深度学习讲义
- 邱锡鹏老师的神经网络讲义，对想进入深度学习领域的同学很有帮助(Qiu Xipeng's neural network lecture is very helpful for students who want to get into the field of deep study)
01-第一课 神经网络和深度学习
- 吴恩达人工智能课程，第一课神经网络和深度学习的课后练习题以及答案(The Andrew Ng artificial intelligence course, the first lesson of the neural network and the intensive study exercises and the answers)
dnn11
- 实现一个简单的深度神经网络，并实现了对猫的一个识别，(A simple deep neural network is realized and a recognition of the cat is realized.)
第三代神经网络
- 本文主要介绍深度学习以及复杂layman形式运算的深度网络。通过真实数据的实验，定量比较，证实（或证伪）深度神经网络理论在外汇交易中的优势。当前主要用途是分类，基于深度神经网络模型创建一个指标和一个EA，根据客户端/服务器的方式进行运作，并对它们进行测试。(This paper mainly introduces deep learning and deep network of complex layman form operatio
DNN
- 深度神经网络搭建，搭建一个深层的神经网络用于训练。(A deep neural network is built to build a deep neural network for training.)
BP神经网络预测 程序
- BP神经网络的预测算法及实现属于深度学习的内容(The prediction algorithm and Realization of BP neural network belong to the content of deep learning)
Deep Neural Network
- 深度神经网络训练过程中：首先是进行初始化，根据需求设置神经网络的基本结构；然后进行前向传递（feedforward），层与层之间进行传递，求得误差；然后进行反向传播（back propogation），根据误差最小化原则，使用随机梯度下降法，对各个参数进行求导，确定下降方向，对各个参数进行更新(In the training process of deep neural network, firstly, initialization
BCI_MI_CSP_DNN
- BCI_MI_CSP_DNN是一种基于matlab的运动图像脑电信号分类程序。 基于matlab深度学习工具箱编写了BCI_MI_CSP_DNN程序 本程序的原理基于CSP和DNN算法 这个程序的性能是基于BCI竞赛II数据集II 提出了一种基于深度学习的运动图像脑电信号分类方法。在预处理原始脑电图信号的基础上，采用共空间模型(CSP)方法提取脑电图特征矩阵，并将其输入深度神经网络(DNN)进行训练和分类。我们的工作在BCI C