神经网络数学ppt

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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 1345

神经网络和机器学习基础入门分享

         最近在做知识图谱实体对齐和属性对齐中，简单用了下Word2vec谷歌开源代码。Word2vec是一个将单词表征成向量的形式，它可以把文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。      
小珞珞 9年前 6630

干货分享 | 云脑科技核心算法工程师详解时间序列（附PPT）

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 云脑科技机器学习训练营以讲解时间序列收尾，详细解说了时间序列的传统模型、进阶模型、神经网络模型，量子位作为合作媒体为大家带来本期干货整理。 内容简介 主讲人：徐昊（云脑科技核心算法工程师） 云脑科技核心算法工程师，高性
行者武松 7年前 1337

吴恩达导师Michael I.Jordan学术演讲：如何有效避开鞍点（视频+PPT）

机器学习中，非凸优化中的一个核心问题是鞍点的逃逸问题。梯度下降法（GD，Gradient Descent）一般可以渐近地逃离鞍点，但是还有一个未解决的问题——效率，即梯度下降法是否可以加速逃离鞍点。 加州大学伯克利分校教授Michael I. Jordan（吴
技术小能手 6年前 4108

普林斯顿大学教授：用理论的力量横扫深度学习（77PPT）

【新智元导读】目前深度学习的应用较为广泛，尤其是各种开源库的使用，导致很多从业人员只注重应用的开发，却往往忽略了对理论的深究与理解。普林斯顿大学教授Sanjeev Arora近期公开的77页PPT，言简意赅、深入浅出的介绍了深度学习的理论——用理论的力量横扫
技术小能手 6年前 1667

深度学习框架TensorFlow在Kubernetes上的实践

什么是深度学习？ 深度学习这个名词听了很多次，它到底是什么东西，它背后的技术其实起源于神经网络。神经网络最早受到人类大脑工作原理的启发，我们知道人的大脑是很复杂的结构，它可以被分为很多区域，比如听觉中心、视觉中心，我在读研究中心的时候，做视频有计算机视觉研究室
店家小二 6年前 1377

谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载)

  本文转自：http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A   谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译    来源：ThingsEx
我是wangxiao-23158 7年前 1909

深度学习框架TensorFlow在Kubernetes上的实践

什么是深度学习? 深度学习这个名词听了很多次，它到底是什么东西，它背后的技术其实起源于神经网络。神经网络最早受到人类大脑工作原理的启发，我们知道人的大脑是很复杂的结构，它可以被分为很多区域，比如听觉中心、视觉中心，我在读研究中心的时候，做视频有计算机视觉研究室
知与谁同 7年前 1635

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