神经网络momentum

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【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

DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习--Week4深层神经网络

一、深层神经网络 深层神经网络的符号与浅层的不同，记录如下： 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量，例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a
marsggbo 7年前 688

神经网络初学者指南：基于Scikit-Learn的Python模块

编者按：这个帖子概述了使用 Scikit-learn 在 Python 中设置神经网络的方法，其最新版本现在已经内置支持神经网络模型。作者 Jose Portilla 是一名数据科学顾问和培训师，目前在 Udemy 上教授在线课程。 他也是Pierian Da
青衫无名 7年前 1654

从零开始教你训练神经网络（附公式&学习资源）

作者从神经网络简单的数学定义开始，沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后，本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外，本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。 I. 简介 本文是作
技术小能手 6年前 2759

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

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

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

独家 | 一文为你解析神经网络（附实例、公式）

人工神经网络风靡一时，人们不禁要问，这个朗朗上口的名字是否在模型自身的营销和应用中起到了一定作用。 据我所知，很多商业经理会说他们的产品使用了人工神经网络和深度学习。显然他们肯定不会说产品使用了“连接圆模型”（Connected Circles Models）
技术小能手 6年前 4827

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