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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
7年前
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基于BP神经网络的字符识别研究
基于BP神经网络的字符识别研究 原文作者:Andrew Kirillov. http://www.codeproject.com/KB/cs/neural_network_ocr.aspx 摘要:本文通过对人工智能课程中BP神经网络的学习,基于一个神经网络的开
nothingfinal
6年前
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基于BP神经网络的字符识别研究
基于BP神经网络的字符识别研究 原文作者:Andrew Kirillov. http://www.codeproject.com/KB/cs/neural_network_ocr.aspx 摘要:本文通过对人工智能课程中BP神经网络的学习,基于一个神经网络的
xumaojun
6年前
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基于BP神经网络的字符识别研究
基于BP神经网络的字符识别研究 原文作者:Andrew Kirillov. http://www.codeproject.com/KB/cs/neural_network_ocr.aspx 摘要:本文通过对人工智能课程中BP神经网络的学习,基于一个神
maojunxu
6年前
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一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现
什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示。 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果想要使 J(w) 最小,w的值需要减小。而初始位置的
玄学酱
7年前
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(2编写网络)自己动手,编写神经网络程序,解决Mnist问题,并网络化部署
基于《神经网络和深度学习》这本绝好的教材提供的相关资料和代码,我们自己动手编写“随机取样的梯度下降神经网络”。为了更好地说明问题,我们先从简单的开始:1、sigmod函数,基本上就是基于定义的; #########helper函数######## #计算sig
禾路
6年前
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(3网络化部署)自己动手,编写神经网络程序,解决Mnist问题,并网络化部署
我们使用google提供的colab,对我们现有的GoNetwork进行适当修改,利用网络资源进行运算。 一、什么是 Colaboratory? Colaboratory 是一款研究工具,用于进行机器学习培训和研究。它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要
禾路
6年前
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Facebook开源 PyTorch版 fairseq,准确性最高、速度比循环神经网络快9倍
今年5月,Facebook AI研究院(FAIR)发表了他们的研究成果fairseq,在fairseq中,他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译,比循环神经网络的速度快了9倍,而且准确性也是现有模型中最高的。此外,他们在GitHub公布了fair序列建
玄学酱
7年前
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