神经网络 求极值

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深度学习笔记之神经网络、激活函数、目标函数和深度的初步认识

　AI技术研究的兴起，伴随着两种最直观的思维技巧，即遗传算法与神经网络，这是对生物学研究最直观的技术抽象。深度学习的前身就是神经网络，这个80年代灵光乍现的技术，在那一波人工智能的大潮驱使下，带着人们对于未来AI时代的憧憬，迅速蔓延，一时风头无两，和今天深度学
技术小哥哥 7年前 2387

【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 28950

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玉來愈宏 7年前 2357

这些神经网络调参细节，你都了解了吗

【磐创AI导读】：本文主要介绍了神经网络调参并附有python代码介绍。 今天在写毕设的时候又回顾了一下神经网络调参的一些细节问题，特来总结下。主要从weight_decay，clip_norm，lr_decay说起。 以前刚入门的时候调参只是从hidden
技术小能手 6年前 7085

【深度学习之美】神经网络不胜语， M-P模型似可寻（入门系列之三）

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） “那些在个人设备里，谦谦卑卑地为我们哼着歌曲的数字仆人，总有一天会成为我们的霸主！” ——A.I. winter 在前面的小
玉來愈宏 7年前 1904

【深度学习之美】神经网络不胜语， M-P模型似可寻（入门系列之三）

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【方向】 7年前 31285

深度学习基础与技巧

虽然我们对人工神经网络ANN有了初步的了解，还实现了一个简单的三层神经 网络来对虚拟医疗数据进行分类。可在中间还忽略了很多细节，例如有没有其他的 激活函数可供选择？损失函数只能使用均方误差吗？ 如何确定梯度下降算法的参数？除了上述数学问题外，还有如何解决训练时
异步社区 6年前 1470

【深度学习之美】山重水复疑无路，最快下降问梯度（入门系列之七）

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玉來愈宏 7年前 2071

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