神经网络梯度

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神经网络梯度下降的三种学习方式

  # Batch gradient descent(批量梯度下降) for i in range(nb_epochs): params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params) params
罗兵 8年前 593

浅谈神经网络中的梯度爆炸问题

在神经网络中，梯度下降算法是使用非常广泛的优化算法。梯度下降算法的变体有好多，比如随机梯度下降（Stochastic gradient descent，SGD）、小批量梯度下降（Mini Batch Gradient Descent）等，但对于梯度下降算法而言
【方向】 6年前 6806

浅谈神经网络中的梯度爆炸问题

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/292826 在神经网络中，梯度下降算法是使用非常广泛的优化算法。梯度下降算法的变体有好多，比如随机梯度下降（Stochastic gradient descent，SGD）、小批量梯度下
uncle_ll 6年前 1503

论文导读：面向卷积神经网络的卷积核冗余消除策略

更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 研究背景 近几年来，卷积神经网络(Convolutional Neutral Network, CNN)在计算机视觉、自然语言处理以及语音识别等众多领域得到了广泛的应用。然而CNN
【方向】 7年前 5230

基于梯度下降的神经网络

一、特点： 0.无监督的神经网络 1.基于梯度下降 2.固定学习速率 3.离线学习（批量学习） 4.隐藏层数目范围：[1, +∞) 4.可以选择激活函数类型 5.numpy的矩阵运算（黑科技） 6.友好的 API （高仿sklearn, 没办法，太好用了 ^
吞吞吐吐的 6年前 828

基于梯度下降的神经网络

一、特点： 0.无监督的神经网络 1.基于梯度下降 2.固定学习速率 3.离线学习（批量学习）4.隐藏层数目范围：[1, +∞) 4.可以选择激活函数类型 5.numpy的矩阵运算（黑科技）6.友好的 API （高仿sklearn, 没办法，太好用了 ^_^!
罗兵 8年前 624

纯干货 | 机器学习中梯度下降法的分类及对比分析（附源码）

更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud HackerEarth，一家来自印度的创业公司，旨在帮助开发者通过线上编程竞赛获得工作机会。和Github类似，它提供一个多种编程语言的代码交流平台。而HackerEarth blo
【方向】 7年前 13366

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 5年前 2075

神经网络梯度 相关的问答

深度学习做回归问题，需要对数据做标准化吗？输出层是否需要激活函数？

1、一些 Paper 会将数据做 min-max normalization 或者 z-score normalization，然后在输出层可能会用 tanh（对应缩放到 [-1, 1]）或者 sigmoid（缩放到 [0, 1]）。然而有人认为做 Regre
游客lap4oyjrfbxm4 5年前 59

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