神经网络 epoch

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如何调试神经网络（深度神经网络）？

神经网络的调试基本上难于绝大多数的程序，因为大部分的神经网络的错误不会以类型错误或运行时错误显现，他们只是使得网络难以收敛。 如果你是一个新人，这可能会让你非常沮丧。一个有经验的网络训练者可以系统的克服这些困难，尽管存在着大量似是而非的错误信息，比如： 你的网
知与谁同 8年前 993

卷积神经网络概述及python实现

对于卷积神经网络（CNN）而言，相信很多读者并不陌生，该网络近年来在大多数领域都表现优异，尤其是在计算机视觉领域中。但是很多工作人员可能直接调用相关的深度学习工具箱搭建卷积神经网络模型，并不清楚其中具体的原理。本文将简单介绍卷积神经网络（CNN），方便读者大
【方向】 7年前 3197

卷积神经网络（CNN）新手指南

卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）新手指南 引言 卷积神经网络：听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合，但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有影响力的创新。2012年神经网络开始崭露头角，那一年A
青衫无名 8年前 1562

使用PyTorch从零开始构建Elman循环神经网络

本文以最简单的RNNs模型为例：Elman循环神经网络，讲述循环神经网络的工作原理，即便是你没有太多循环神经网络（RNNs）的基础知识，也可以很容易的理解。为了让你更好的理解RNNs，我们使用Pytorch张量包和autograd库从头开始构建Elman循环神
【方向】 8年前 2982

TensorFlow构建循环神经网络

前言 前面在《循环神经网络》文章中已经介绍了深度学习的循环神经网络模型及其原理，接下去这篇文章将尝试使用TensorFlow来实现一个循环神经网络，该例子能通过训练给定的语料生成模型并实现对字符的预测。这里选择使用最原始的循环神经网络RNN模型。 语料库的准
sea-boat 8年前 1202

独家 | 一文读懂人工神经网络学习原理

在之前的博客中，我们谈到了关于人工神经网络(ANN)的一些非常有趣的主题。其中介绍了人工神经网络的基本结构以及一些最常用的激活函数。然而，我们并未提及人工神经网络最重要的方面 ---- 学习。这种系统最大的威力在于，它们可以像人类一样，一旦在训练过程中熟悉了某
技术小能手 8年前 3479

卷积神经网络导览

介绍 这篇文章旨在以全面和简洁的方式介绍卷积神经网络（CNN），目标是建立对这些算法的内部工作的直观理解。因此，这项工作对于刚从这个主题开始的非数学、非计算机科学背景的读者来说意味着特别有价值。 我写这篇文章的灵感来自于我正在参加的Fast.ai课程'Cod
【方向】 7年前 1226

Keras 中构建神经网络的 5 个步骤

本文讲的是Keras 中构建神经网络的 5 个步骤， 原文地址：5 Step Life-Cycle for Neural Network Models in Keras 原文作者：Jason Brownlee 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github
玄学酱 8年前 6853

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