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- 深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程 - CSDN学院
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- Tensorflow是谷歌开源的深度学习（包括机器学习）框架，伴随着人公智能业的兴盛其大名早已响彻云霄。本课程从Tensorflow的安装开始讲起，从基本计算结构到深度学习各大神经网络，全程案例代码实战，一步步带大家入门如何使用Tensorflow玩转深度学习。 1.掌握深度学习框架Tensorflow的基本语法 2.熟练使用Tensorflow进行数据处理 3.掌握神经网络构建方法，构建各种网络架构 4.掌握Tensorflow在卷积网络与自然语言处理中的应用方法 5.掌握Tensorflow的可视化展示方法
- https://edu.csdn.net/course/detail/3903
- BP神经网络原理及在Matlab中的应用 - CSDN博客
- 一、人工神经网络 关于对神经网络的介绍和应用，请看如下文章 神经网络潜讲 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么 二、人工神经网络分类 按照连接方式——前向神经网络、反馈(递归)神经网络 按照学习方式——有导师学习神经网络、无导师学习神经网络 按照实现功能——拟合(回归)神经网络、分类神经网络 三、BP神经网络概述 1. 特点 BP神经网络中 ...
- https://blog.csdn.net/EliminatedAcmer/article/details/81271115
- matlab神经网络工具箱 - CSDN博客
- 图形用户界面功能。 nnstart - 神经网络启动GUI nctool - 神经网络分类工具 nftool - 神经网络的拟合工具 nntraintool - 神经网络的训练工具 nprtool - 神经网络模式识别工具 ntstool - NFTool神经网络时间序列的工具 nn
- https://blog.csdn.net/judyge/article/details/41842931
- 神经网络入门资料 - CSDN博客
- 一篇翻译的神经网络入门资料，值得阅读。 神经网络入门(连载之一) 神经网络入门(连载之二) 神经网络入门(连载之三) 神经网络入门(连载之四) 神经网络入门(连载之五) 神经网络入门(连载之六)
- https://blog.csdn.net/gujing001/article/details/52555785
- 吴恩达Coursera深度学习（1-3）浅层神经网络 - CSDN博客
- 转载博客：http://blog.csdn.net/Koala_Tree Class 1：神经网络和深度学习 Week 3：浅层神经网络 目录 Class 1神经网络和深度学习 Week 3浅层神经网络 目录 1神经网络表示 2计算神经网络的输出 3向量化实现 4激活函数的选择 5神经网络的梯度下降 6随机初始化 1、神经网络表示 2、计算神经网...
- https://blog.csdn.net/malele4th/article/details/79365393
- 神经网络的学习 机器学习基础(4) - CSDN博客
- 神经网络包含前向传播与反向传播。 1. 神经网络的代价函数 2. 神经网络的反向传播表达与算法 3. 神经网络的应用
- https://blog.csdn.net/zstu_wangrui/article/details/50700118
- 神经网络专题 （一） 感知器 - CSDN博客
- 人工神经网络，简称神经网络，它是一种算法，来源是模拟人的生物神经元工作机制。其实不需要去详细了解生物神经网络的细节原理，大概知道些关键名词即可，对以后神经网络的理解没什么影响。神经网络算法的主要功能是预测、分类、识别。神经网络有：感知器、线性神经网络、BP神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络、RNN卷积神经网络等。感知器是最简单的神经网络，线性神经网络在线性处理上很有用，BP神经网络...
- https://blog.csdn.net/my0npencv13poor/article/details/81069474
- 神经网络解决步骤--Tensorflow实战google深度学习框架 - CSDN博客
- 神经网络解决分类问题的4个步骤：1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入（构建输入）；2.定义神经网络的结构，并定义如何从神经网络的输入到输出。这个过程是神经网络前向传播的过程（定义神经网络的结构）。3.通过训练数据来调整神经网络中参数的取值，这就是训练神经网络的过程（反向传播算法）。4.使用训练好的神经网络来预测未知的数据（测试数据）。前向传播算法：神经元是构建神经网络的最小单元，每个神经...
- https://blog.csdn.net/qq_31813549/article/details/79708940
- 斯坦福机器学习-week5 学习笔记(1)——神经网络训练BP算法与Gradient checking - CSDN博客
- 一.神经网络的cost function 对于神经网络，可以用下图表示一个神经网络 因此，对于神经网络来说，cost function J(θ)的定义如下： 二.神经网络的训练算法(Backpropagation algortithm) 对于一中定义的神经网络的cost function J(θ)，我们可以使用梯
- https://blog.csdn.net/shengno1/article/details/22584505
- 【深度学习】2：BP神经网络原理，并解决异或问题 - CSDN博客
- 前言：依据当今神经网络的发展，80%以上的神经网络都是BP神经网络或者是它的升级版。 –—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—–—-—-—-—-—-—-—-——-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-——- –—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—–—-—-—-—-—-—-—-——-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-——-一、BP神经网络的介绍作为
- https://blog.csdn.net/zzZ_CMing/article/details/79118894
- 神经网络 - CSDN博客
- 神经网络 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？ 计算机的潜意识 神经网络入门(连载之一) Deep Neural Networks for Matlab 神经网络研究与应用这块用python好还是matlab？ 神经网络、机器学习、模式识别 神经网络理论基础及Python实现 机器学习算法原理之人工神经元和单层神经网络 基于python的神经网络与机器学习 TensorFlow游乐场 Tens
- https://blog.csdn.net/chuorena/article/details/77720245
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