数值迭代法 神经网络法

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神经网络算法性能分析

训练神经网络的算法有成千上万个，最常用的有哪些，哪一个又最好？作者在本文中介绍了常见的五个算法，并从内存和速度上对它们进行对比。最后，他最推荐莱文贝格－马夸特算法。 　　用于神经网络中执行学习过程的程序被称为训练算法。训练算法有很多，各具不同的特征和性能。
武耀文 8年前 1300

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

带你读《C#神经网络编程》之二：构建第一个神经网络

点击查看第一章点击查看第三章 第2章 构建第一个神经网络 现在我们已经快速地对神经网络进行了复习，这是一个好的起点，为了不让大家抓狂，我们先编写一个非常简单的神经网络。我们将为几个函数搭建基本框架，以便你更好地了解将要使用的许多API的背后详情。我们将从头到
温柔的养猫人 5年前 929

浅谈神经网络算法

我们在设计机器学习系统时，特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况，一般的神经网络（BP网络）不需要设计的那么复杂，不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用，是分类问题。本文通过分类的例子，来介绍神经网络。 1.最简
长征6号 8年前 786

神经网络为什么要归一化

神经网络为什么要归一化 1.数值问题。 无容置疑，归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧，但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7，1.7]。意味着要使神经元有效，tansig( w1*
桃子红了呐 7年前 2052

深层神经网络

import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState 常用函数与运算 tf.clip_by_value函数将张量限定在一定的范围内： sess = tf.InteractiveSession(
刘新伟 7年前 846

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 7年前 2759

【两项业界最佳】普林斯顿新算法自动生成高性能神经网络，同时超高效压缩

神经网络的结构对其性能有极其重要的影响。目前主流的神经网络结构搜索法仍然是试凑法，该方法存在三大问题： 训练过程中神经网络结构是固定的，训练并不能改善结构 时间和计算消耗巨大 生成的网络通常很冗余，计算和存储成本过高 为了解决以上问题，普林斯顿大学研究人员仿照
技术小能手 7年前 3249

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