神经网络（网站1）

最新推荐文章于 2025-04-11 10:52:58 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-11 10:52:58 发布 · 349 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#神经网络

博客提供了一个链接https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 ，可能与神经网络相关知识有关。
学习神经网络的相关网站
03-20
自己总结了一些学习神经网络的网站，请大家根据自身情况，选择和参考，
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
热门推荐
盼小辉丶的博客
05-28 9万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
神经网络的一些网站
qq_44635614的博客
03-28 665
神经网络的一些网站
关于神经网络的一些有用的网站（不定时更新）
Sun7_She的专栏
01-12 1125
RBF径向基和RBF网络 http://www.cnblogs.com/yymn/p/4537992.html
神经网络学习网站
tsf的博客
04-08 676
http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8Bhttp://www.wildml.com/http://colah.github.io/
搭建神经网络---可视化 网站（干货）
黎国溥
05-17 5904
下面的内容适合于初学者更好地对 不同的神经网络模型 能形象的了解。 官网地址：http://playground.tensorflow.org/ 下图是主界面： 参数说明： 1）Problem type 问题类型（是分类问题，还是回归问题，可以选择） classification 分类 regression 回归 2）Epoch 迭代次数 ...
PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
盼小辉丶的博客
06-13 8万+
PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。
图神经网络实战（6）——使用PyTorch构建图神经网络
盼小辉丶的博客
03-28 1万+
图数据集通常比简单的连接集合更加丰富，因为节点和边可以具有表示分数、颜色、单词等特征。包含这些额外信息在输入数据中对于生成最佳嵌入至关重要。在本节中，我们将使用 Cora 和 Facebook Page-Page 数据集，首先将它们视为表格数据集，观察香草神经网络在节点特征上的表现如何。然后，尝试在神经网络中加入拓扑信息，实现图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 架构：一个同时考虑节点特征和边的简单模型。最后，我们将比较两种架构的性能。
图神经网络实战（20）——时空图神经网络
盼小辉丶的博客
11-11 6843
本节介绍了具有时空信息的图数据。这种时空成分在许多应用中都很有帮助，主要与时间序列预测有关。我们介绍了两种符合这种定义的图：静态图(特征随时间变化)和动态图(特征和拓扑结构会发生变化)。PyTorch Geometric Temporal 是 PyTorch Geometric 的扩展，专门用于处理时空图神经网络。此外，我们实现了 EvolveGCN 架构，该架构使用 GRU 或 LSTM 网络更新 GCN 参数。应用此架构执行 Web 流量预测，并且在有限的数据集上取得了出色的结果。
Keras深度学习实战（1）——神经网络基础与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
04-10 7万+
神经网络是一种性能强大的学习算法，其灵感来自大脑的运作方式。类似于神经元在大脑中彼此连接的方式，神经网络获取输入后，通过某些函数在网络中进行传递输入信息，连接在其后的一些神经元会被激活，从而产生输出。本文主要介绍神经网络中重要的基础知识，然后使用 Python 从零开始构建神经网络的训练流程，包括前向传播和反向传播，更直观的了解神经网络的通用训练流程。............
神经元网络技术有限公司,神经网络网站
super67269的博客
09-02 617
5、使用pycharm打开命令行输入cd/home/bigdata/Downloads/pycharm-community-2016.2.2/bin输入bash运行pycharm点击左上角的FIle-->settings--->versioncontrol----->github，输入自己的github账号和密码，点击测试点击Test后，第一次会让你设置本地github的登录密码，这个密码必须记住，因为是不是系统在你提交代码或者从github上clone时需要填写这个密码来验证。
非常好的神经网络直观解释的网站
king52113141314的博客
10-14 760
Neural Networks from Scratch - an interactive guide 3Blue1Brown
神经网络训练平台,在线神经网络训练
神器榜
10-04 1078
神经网络学习由称为神经元的基本处理单元互连而成的平行工作的复杂网络系统,简称神经网络。当已知训练样本的数据加到网络输入端时，网络的学习机制一遍又一遍地调整各神经元的权值，使其输出端达到预定的目标。这就是训练（学习、记忆）过程。谷歌人工智能写作项目：小发猫神经网络的学习，也就是训练过程，指的是输入层神经元接收输入信息，传递给中间层神经元，最后传递到输出层神经元，由输出层输出信息处理结果的过程。
图神经网络学习推荐网址
Rank_fxl的博客
03-08 1068
图神经网络学习推荐网址： 知乎： 如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？：https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 深入理解图注意力机制：https://zhuanlan.zhihu.com/p/57180498 Graph Attention Network的本质是什么？：https://www.zhihu.com/question/275866887/answer/627791230 图神经网
深度神经网络好的网站
weixin_30278237的博客
07-02 194
http://www.ipcv.org/on-object-detection/ introduce come CNN models and their pre-trained model , paper. https://mp.weixin.qq.com/s/ZKMi4gRfDRcTxzKlTQb-Mw introduce the development from alexNet...
神经网络可视化的一些网站
lmd187的博客
12-30 1342
神经网络可视化 github 网址。
几个卷积神经网络（CNN）可视化的网站
2301_76846375的博客
10-05 1万+
这些资源可以帮助你通过动画、可视化和交互式工具更好地理解卷积神经网络的结构和工作原理。谷歌推出的深度学习交互式平台，虽然主要是全连接网络，但适合学习基础概念。OpenAI提供的神经网络特征可视化工具，展示深度网络中神经元的行为。3Blue1Brown频道的神经网络系列视频，提供精美的动画解释。一个简单的卷积神经网络可视化工具，展示每层的特征提取过程。高质量的交互式论文平台，提供深度学习的详细可视化解释。一个可以生成神经网络结构图的工具，支持卷积神经网络。直观的交互式工具，解释卷积神经网络的基本原理。
机器学习_神经网络_Google神经网络演示平台
Climb_Ma的博客
02-02 1711
机器学习-4 神经网络 Google神经网络演示平台 可任意增减隐藏层数目及神经元数量（神经元数量每一层最多8个） 从动态演示过程中可直观发现以下规律： 1.学习率过大造成权值调整不稳定，图像产生震荡； 2.学习率过小造成权值调整过慢，迭代次数过多，收敛缓慢； 3.当测试误差过大于训练误差，分类呈现图像奇怪，则产生过拟合现象；
卷积神经网络(CNN)可视化网站汇总
最新发布
二爷的博客
04-11 2047
汇总几个卷积神经网络（CNN）动画和可视化的网址：https://poloclub.github.io/cnn-explainer/直观的交互式工具，解释卷积神经网络的基本原理。https://playground.tensorflow.org/谷歌推出的深度学习交互式平台，虽然主要是全连接网络，但适合学习基础概念。http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/在线训练CNN模型，并实时可视化卷积、池化等过程。https://www.cs.ryerson.
BP神经网络运行实例教程
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种按误差反向传播训练的多层前馈神经网络。它的主要思想是通过最速下降法对网络的权值和阈值进行反复修正，以达到网络输出与期望输出一致的目的。下面将详细介绍...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值