神经网络训练Trick，帮助炼丹！！！！

行业分类-物理装置-神经网络训练方法、图像处理方法及装置.zip

行业分类-物理装置-电子设备、神经网络训练装置和计算机可读介质.zip

深度学习入门——利用卷积神经网络训练CIFAR—10数据集-附件资源

BP神经网络被广泛应用于分类模式识别、图像处理和系统控制等领域.人们对BP 网络算法进行了许多的研究,但尚有其不足之处.为完成其权的训练,问题的关键在于如何避免陷入局部极小及在此前题下如何提高学习速度.为此,就如何选取学习率η和动量矩a提出了改进方案,并应用于数字识别,得到了较为满意的结果.

车牌字符集，用于训练神经网络，对车牌字符进行识别

tensorpack, 基于TensorFlow的神经网络训练接口 Tensorpack是基于TensorFlow的培训接口。 插件功能：它是另一个TF高级 API，具有的速度，可以阅读的可读性和的灵活性。专注于训练速度 。速度以tensorpack为单位免费使用，它以的

本文来自于machinelearnings。文章主要引用需要的库，提供训练集，整理数据，迭代：编写代码+测试预测结果+调整模型,抽象,等方面介绍的。理解聊天机器人的工作原理是非常重要的。聊天机器人内部一个非常重要的组件就是文本分类器。我们看一下文本分类器的神经网络（ANN）的内部工作原理。多层神经网络我们将会使用2层网络（1个隐层）和一个“词包”的方法来组织我们的训练数据。文本分类有3个特点：模式匹配、算法、神经网络。虽然使用多项朴素贝叶斯算法的方法非常有效，但是它有3个致命的缺陷：这个算法输出一个分数而不是一个概率。我们可以使用概率来忽略特定阈值以下的预测结果。这类似于忽略收音机中的噪声。这

随着我国葡萄酒业的逐步发展，葡萄酒生产企业的规模和数量不断扩大。但中国的葡萄酒业仍面临着进口酒的激烈竞争以及质量检测体系不明确带来的市场紊乱。针对这些问题，本文分析了葡萄酒质量人工品尝存在的不足，并提出了如何提高基于数据挖掘技术的葡萄酒质量等级的识别率，对中国葡萄酒市场的稳定发展以及更好地酿造出高质量的葡萄酒有着实际的应用价值。在数据挖掘中，经常会遇到不平衡数据的分析。相对于多数类来说，少数类样本对准确率的影响力小，这意味着对所有样本进行分类，可以在不识别出任何少数类样本的情况下得到很高的正确率，识别少数类的分类规则也就被忽略了。本文的创新点在于从不平衡样本中提取平衡样本进行建模并对测试样本预测，进行多次的循环，得到多次的预测结果，选择次数出现最多的预测结果作为最终的预测结果，大大提高了低质量葡萄酒的识别率。本文采用BP神经网络对葡萄酒种类进行模式识别，通过对在意大利同一区域里三种的葡萄酒的化学成分分析，数据含有178个样本，每个样本含有13个特征分量，每个样本的类别标签已定。其中将这178个样本的65%作为训练样本，另外35%作为测试样本，用训练样本对BP神经网络进行训练可以得到相对应的分类模型，在利用训练好的模型对测试样本进行分类识别。

BP预测-人工神经网络训练样本.xls 想写个5-11-1的BP预测程序，数据见附件。刚学写不好，哪位大神指点下