mse均方误差公式 神经网络
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mse均方误差公式 神经网络 相关的博客
Tensorflow系列专题(四):神经网络篇之前馈神经网络综述
目录: ● 神经网络前言 ● 神经网络 ● 感知机模型 ● 多层神经网络 ● 激活函数 ● Logistic函数 ● Tanh函数 ● ReLu函数 ● 损失函数和输出单元 ● 损失函数的选择 ● 均方误差损失函数 ● 交叉熵损失函数 ● 输出单元的选择 ●
技术小能手
6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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AI新技术:利用神经网络对图片进行超级压缩
像神经网络这样的数据驱动算法已席卷全球。他们最近的激增是由于硬件变得更加便宜也更加强大,同时也不缺乏大量的数据的支持。神经网络目前发展到“图像识别”,“自然语言理解”等认知任务,当然也仅限于此类任务。在这篇文章中,我将讨论一种使用神经网络压缩图像的方法,以更
aitechyun
7年前
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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
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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第14章 循环神经网络
第14章 循环神经网络 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@akonwang @alexcheen @飞龙 校对:@飞龙 击球手击出垒球,你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它,不断调
布客飞龙
6年前
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没有任何公式——直观的理解变分自动编码器VAE
首发地址:https://yq.aliyun.com/articles/68410 作者介绍:Hamidreza Saghir autoencoders作为一种非常直观的无监督的学习方法是很受欢迎的,最简单的情况是三层的神经网络,第一层是数据输入,第二层的节点
uncle_ll
7年前
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没有任何公式——直观的理解变分自动编码器VAE
作者介绍:Hamidreza Saghir autoencoders作为一种非常直观的无监督的学习方法是很受欢迎的,最简单的情况是三层的神经网络,第一层是数据输入,第二层的节点数一般少于输入层,并且第三层与输入层类似,层与层之间互相全连接,这种网络被称作自动编
【方向】
8年前
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3D特效师可以下班了丨Science
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云栖号资讯小哥
4年前
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