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VGG16网络的权重(不包含全
连接层
).rar
VGG16模型的预训练权重参数,不包含全
连接层
。
2021-08-20 10:34:21
52.39MB
VGG16的权重参数
1
利用numpy搭建简单的bp神经网络模型,神经网络全
连接层
的代码实现
神经网路全
连接层
的代码实现,包含一个输入层一个输出层一个隐层,用numpy实现。前向传播和反向传播均用代码实现,并没有借助tensorflow框架。这只是一个简单的神经网络模型,仅供学习,便于理解神经网络算法中前向传播和反向传播过程,以及利用梯度下降算法更新权重参数的实现过程。
2021-07-01 10:13:04
1KB
深度学习神经网络
全连接层
前向传播反向传播
ann
1
numpy实现bp全
连接层
,对mnist手写数字识别
利用numpy完成全
连接层
的前向传播和反向传播的梯度下降,可以进行多分类识别。案例运用bp神经网络对手写数字mnist数据集进行分类,训练集精度达到99%,验证集精度达到96%以上。一个输入层一个隐藏层一个输出层,激活函数sigmoid,最后一个softmax,loss function为交叉熵损失函数。
2021-04-13 17:20:23
5KB
手写数字识别mnist数据集
BP人工神经网络
全连接
反向传播梯度下降
1
多层感知器visio模板
全
连接层
visio模板
2021-04-12 16:08:46
79KB
全连接层
感知机
模板
visio
1
vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
keras在ImageNet数据集预训练的VGG19官方权重,包含全
连接层
。由于文件太大,我给压缩成了.rar文件。 (踩坑记录:csdn下载上目前能搜到的另一个是假的!里面是vgg16的权重,不要下载!)
2021-04-02 15:23:16
510.63MB
VGG19官方权重
VGG19
包含全连接层
keras官方权重文件
1
【pytorch+全
连接层
】mnist分类问题【尽可能的高准确率,99%以上】
1.使用pytorch,使用全
连接层
,而不是用卷积层,要求有两层隐含层 2. 尽一切可能提高准确率,在这里训练集上达到99.9%以上
2019-12-21 20:36:56
13.59MB
pytorc
mnist
1
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