神经网络权值和阈值意义

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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 6年前 2052

【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 6年前 2950

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 4年前 929

简单形象又有趣地讲解神经网络是什么

神经元 先来认识下真正的神经元。 图 1: 典型神经元的结构（来自维基百科 “树突” 词条） 神经元大致可以分为树突、突触、细胞体和轴突。树突为神经元的输入通道，其功能是将其他神经元的动作电位传递至细胞体。其他神经元的动作电位借由位于树突分支上的多个突触传递至
玄学酱 6年前 1821

一小时神经网络从入门到精通(放弃)

前言 本文主要是学习BP神经网络的一个总结，其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。 目前本人对于机器学习也还只是入门状态，对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的)，对于很多公式也是不求甚解，因此这篇文章是尝试用自己的语言
imhy 5年前 7117

一名工程师对于深度学习的理解－神经网络基础ANN

序 读书期间对于深度学习也有涉及，不过只是皮毛，在这个数据和算法的时代，也需要更加贴近算法。于是从一名工程师角度出发，希望通过几篇文章，将深度学习基础记录下来，同时也是对于自己学习的总结和积累。总体思路是ANN－CNN－DNN，中间想起来有什么忘记的，也会加
doflamingo 6年前 4168

深度全解卷积神经网络（附论文）

第一章 引言 一、本文动机 过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为 ConvNet 或 CNN），在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但相对而言，对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手 6年前 5066

【深度学习之美】损失函数减肥用，神经网络调权重（入门系列之六）

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 系列文章： 一入侯门“深”似海，深度学习深几许（深度学习入门系列之一） 人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（深度学习入门系列之二） 神经网络不胜语，M-P模型似可寻（
【方向】 6年前 28950

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