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【深度学习之美】损失函数减肥用,神经网络调权重(入门系列之六)
更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一) 人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二) 神经网络不胜语,M-P模型似可寻(
【方向】
7年前
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玉來愈宏
7年前
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一小时神经网络从入门到精通(放弃)
前言 本文主要是学习BP神经网络的一个总结,其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。 目前本人对于机器学习也还只是入门状态,对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的),对于很多公式也是不求甚解,因此这篇文章是尝试用自己的语言
SpiritYa
6年前
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用Excel理解神经网络
为了简化卷积神经网络这个概念,我将试着针对在开发深度学习模型过程中所做的运算进行解释。要查阅这方面更多的内容,我建议在线搜索,因为网上的信息很多很多(像这样视频)。本文的这个解释来源于fast.ai仓库。 这个简单的神经网络图片基本上代表了本案例中发生的事情
【方向】
7年前
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神经网络基础:七种网络单元,四种层连接方式
2016 年 9 月,Fjodor Van Veen 写了一篇名为《The Neural Network Zoo》的文章(详见图文并茂的神经网络架构大盘点:从基本原理到衍生关系 ),全面盘点了神经网络的大量框架,并绘制了直观示意图进行说明。近日,他又发表了一篇
行者武松
7年前
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神经网络训练细节与注意点
转载自良有以也 神经网络训练细节与注意点 本文主要包括以下内容: 梯度检查 合理性(Sanity)检查 检查学习过程 损失函数 训练集与验证集准确率 权重:更新比例 每层的激活数据与梯度分布 可视化 参数更新 一阶(随机梯度下降)方法,动量方法,Nester
ayew
6年前
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调试神经网络让人抓狂?这有16条锦囊妙计送给你
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 这一篇的作者还是Andrey Nikishaev,一位创业者兼开发者。量子位前两天搬运了他的另外一篇《机器学习工程师自学指南》。 即便对于行家来说,调试神经网络也是一项艰巨的任务。数百万个参数挤在一起,一个微小的变化就
行者武松
6年前
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深度学习的这些坑你都遇到过吗?神经网络 11 大常见陷阱及应对方法
如果你的神经网络不工作,该怎么办?本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题,包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等,并提供解决方法和原因解释,是深度学习实践的有用资料。 如果你的神经网络不工作,该怎么办?作者在这里列出了建神经网
技术小能手
7年前
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