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从RNN到LSTM，性能良好的神经网络到底是如何工作的？

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9酒欣巧克力 7年前 15096

Python实现RNN

一般的前馈神经网络中, 输出的结果只与当前输入有关与历史状态无关, 而递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)神经元的历史输出参与下一次预测. 本文中我们将尝试使用RNN处理二进制加法问题: 两个加数作为两个序列输入, 从右向
技术小阿哥 8年前 1366

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

告别深度学习炼丹术！谷歌大脑提出“权重无关”神经网络

来源：新智元 作者：新智元 文章来源：微信公众号 数据派THU 本文约5600字，建议阅读10+分钟。 无需权重训练！谷歌再向深度学习炼丹术发起“攻击”。 [ 导读 ]神经网络训练中“权重”有多重要不言而喻。但现在，可以把权重抛诸脑后了。谷歌大脑最新研究提出
初商 6年前 970

机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些？

给《机器视觉与应用》课程出大作业的时候，正好涉及到这方面内容，所以简单整理了一下（参考 Hinton 的课程）。按照之前的套路写： 是什么 过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差
玄学酱 8年前 1188

深度学习参数怎么调优，这12个trick告诉你

1：优化器。机器学习训练的目的在于更新参数，优化目标函数，常见优化器有SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam。其中SGD和Adam优化器是最为常用的两种优化器，SGD根据每个batch的数据计算一次局部的估计，最小化代价函
技术小能手 7年前 3916

一份不可多得的深度学习技巧指南

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/221611 常言道，师傅领进门，修行靠个人，相信很多人或多或少是在别人的建议或带领下步入深度学习这个大坑，然后师傅说深度学习是个玄学，后面就靠个人修行，瞬间就懵了对不对？可能后面经过自己
uncle_ll 8年前 1501

一份不可多得的深度学习技巧指南

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 常言道，师傅领进门，修行靠个人，相信很多人或多或少是在别人的建议或带领下步入深度学习这个大坑，然后师傅说深度学习是个玄学，后面就靠个人修行，瞬间就懵了对不对？可能后面经过自
【方向】 8年前 3990

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