2019年中国人工智能大会将于在9月21日-22日在青岛胶州召开。周志华教授是大会程序委员会主席之一。他从事人工智能研究20多年，研究领域包括人工智能、机器学习与数据挖掘等，是国内人工智能研究的代表人物。周志华教授目前担任南京大学人工智能学院院长，是人工智

CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一层卷积（滤波器）都会提取数据中最有效的特征，这种方法可以提取到图像中最基础的特征，而后再进行组合和抽象

之前的一篇博客专门介绍了神经网络的搭建，是在python环境下基于numpy搭建的，之前的numpy版两层神经网络，不能支持增加神经网络的层数。最近看了一个介绍tensorflow的视频，介绍了关于tensorflow的构建神经网络的方法，特此记录。ten

本篇文章主要通过一个简单的例子来实现神经网络。训练数据是随机产生的模拟数据集，解决二分类问题。要记住的一点是，无论神经网络的结构如何变化，以上三个步骤是不会改变的。#输入为两个维度，即两个特征，输出为一个标签,声明数据类型float32，None即一个ba

也就是说要对数据集进行特征工程，然后知道每个样本的特征维度，以此来定义输入神经元的个数。一般来说要定义模型的损失函数，以及参数优化的方法，如交叉熵损失函数和梯度下降法调优等。有了上面的基础，我们可以定义损失函数以及反向传播算法去拟合数据了，非线性数据我们可

本文实例讲述了Python实现的三层BP神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下：。这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！# 生成区间[

深度学习这个词指的是训练神经网络。深代表着非常大的神经网络。看了这篇文章后你就会有很直观的认识了。你可以把上面这个根据面积来预测价格的函数看作一个非常简单的神经元网络。如右边的图，黄色的圈为一个神经元，房子的大小为x，它作为输入进入这个神经元，然后神经元输

多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成；输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入；隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层；除去输入层之外，隐藏层和输出层的层数和