神经网络改进

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BP神经网络的限制与改进

一，BP网络的限制 在人工神经网络的应用中，绝大部分的神经网络模型采用了BP网络及其变化形式，但这并不说明BP网络是完美的，其各种算法依然存在一定的局限性。BP网络的局限性主要有以下几个方面。 1，学习速率与稳定性的矛盾 梯度算法进行稳定学习要求的学习速率较小
科技小能手 6年前 2285

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

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字
技术小能手 6年前 5196

神经网络如何学习的？

云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 像下山一样，找到损失函数的最低点。 毫无疑问，神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。 为了能够理解神
云栖号资讯小哥 3年前 712

被错误理解的人工神经网络（三）！

被错误理解的人工神经网络（一）！ 被错误理解的人工神经网络（二）！ 本文我们聊聊另外两个人工神经网络的误解：许多算法都需要自己来写？；神经网络训练需要大量的数据？ 许多训练算法存在于神经网络中 神经网络的学习算法试图优化神经网络的权重，直到满足一些停止条件。这
【方向】 6年前 4935

神经网络算法性能分析

训练神经网络的算法有成千上万个，最常用的有哪些，哪一个又最好？作者在本文中介绍了常见的五个算法，并从内存和速度上对它们进行对比。最后，他最推荐莱文贝格－马夸特算法。 　　用于神经网络中执行学习过程的程序被称为训练算法。训练算法有很多，各具不同的特征和性能。
武耀文 7年前 1300

理解递归神经网络-part1

在本文的第一部分中，我们将介绍递归神经网络的来源，说明传统神经网络的局限性。然后，我们将深入探讨其技术架构的细节，这对于我们在下一部分用numpy从头进行编码很有用。 人类学习 B.J. Neblett曾经说过：我们是经验的总和，我们不会和昨天一样，也不会和
【方向】 6年前 1380

BP神经网络基础算法

BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是:输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下: (1)初始化，随机
码农笔录 6年前 1928

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