神经网络 mu是什么
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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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神经网络可解释性、深度学习新方法, 2020 年有哪些势不可挡的研究趋势?
云栖号:https://www.aliyun.com/#module-yedOfott8 第一手的上云资讯,不同行业精选的上云企业案例库,基于众多成功案例萃取而成的最佳实践,助力您上云决策! 今天是 2020 年第一天! 作为 2019 年最后一场重量级的人
云栖号资讯小哥
4年前
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可变多隐层神经网络的python实现
说明:这是我对网上代码的改写版本,目的是使它跟前一篇提到的使用方法尽量一致,用起来更直观些。 此神经网络有两个特点: 1、灵活性 非常灵活,隐藏层的数目是可以设置的,隐藏层的激活函数也是可以设置的 2、扩展性 扩展性非常好。目前只实现了一个学习方法:lm(L
吞吞吐吐的
6年前
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罗兵
9年前
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《MATLAB神经网络超级学习手册》——1.4 MATLAB R2013a的工作环境
本节书摘来自异步社区《MATLAB神经网络超级学习手册》一书中的第1章,第1.4节,作者:MATLAB技术联盟 , 刘冰 , 郭海霞著,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 1.4 MATLAB R2013a的工作环境 MATLAB神经网络超级
异步社区
7年前
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手把手:基于概率编程Pyro的金融预测,让正则化结果更有趣!
作者用了一种新奇的方法来训练神经网络。更新权重的分布而不是顺序更新静态权重,得到了更有趣和可靠的结果。贝叶斯方法给了我们一个机会,使得我们可以不手动添加正则项的情况下对神经网络进行正则化,理解模型的不确定性,并尽可能使用更少的数据得到更好的结果。 Hi!又见面
技术小能手
6年前
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算法音乐往事:二次元女神“初音未来”诞生记
算法与音乐的结合在最近几年中取得了很大进展,突然火了起来。谷歌语音助手的“人声”预约让人们大呼,谷歌AI成精了;IBM Waston创作的歌曲甚至获得了格莱美音乐奖…… 人们希望借助自然的力量,更自动地创作音乐,这种想法实际上早已出现。 从某种程度上说,第一
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教你用TensorFlow和自编码器模型生成手写数字(附代码)
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