神经网络 梯度上升

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神经网络 梯度上升 相关的博客

如何通过梯度上升实现可视化卷积核？

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 为什么我的CNN网络模型训练出来的东西总是过度拟合？已经改了很多次参数都不行，到底是样本有问题还是网络模型定义有问题？问题在哪来？ CNN网络模型中的每一层学习的是些什么特征？为什么有的人说第一层卷积核提取的边缘信息特
行者武松 6年前 1670

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 7年前 993

【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
yabmarlboro 7年前 2950

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 4年前 712

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 1345

深度学习之卷积神经网络经典模型

来源商业新知网，原标题：深度学习之卷积神经网络经典模型 LeNet-5模型 在CNN的应用中，文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年，Yann LeCun教授提出的，它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷
商业新知 5年前 1251

关于神经网络，这里有你想要了解的一切！

介绍 随着神经网络的发展，很多过去曾被认为是难以完成的任务现在已经可以完成了例如图像识别、语音识别，在数据集中发现更深的关系等已经变得更加容易了。所以我们应该衷心感谢这一领域的杰出研究人员，他们的发现帮助我们发挥了神经网络的真正力量。 如果你真的有兴趣将机器学
【方向】 6年前 2867

ICML 2019 | 神经网络的可解释性，从经验主义到数学建模

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按，本文作者张拳石，上海交通大学副教授，研究方向为机器学习、计算机视觉，本文首发于知乎，雷锋网 AI 科技评论获其授权转载。以下为正文内容。 本来想把题目取为「从炼丹到化学」，但是这样的题目太言过其实，远不是近期可以做到
雷锋网 5年前 1372

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