神经网络陷入局部最小值

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Tensorflow系列专题（四）：神经网络篇之前馈神经网络综述

目录： ● 神经网络前言 ● 神经网络 ● 感知机模型 ● 多层神经网络 ● 激活函数 ● Logistic函数 ● Tanh函数 ● ReLu函数 ● 损失函数和输出单元 ● 损失函数的选择 ● 均方误差损失函数 ● 交叉熵损失函数 ● 输出单元的选择 ●
技术小能手 5年前 2075

独家 | 一文读懂人工神经网络学习原理

在之前的博客中，我们谈到了关于人工神经网络(ANN)的一些非常有趣的主题。其中介绍了人工神经网络的基本结构以及一些最常用的激活函数。然而，我们并未提及人工神经网络最重要的方面 ---- 学习。这种系统最大的威力在于，它们可以像人类一样，一旦在训练过程中熟悉了某
技术小能手 6年前 3479

手把手教你如何提高神经网络的性能

神经网络是一种机器学习算法，它可以提高许多用例（项目）的精确度。但是，很多时候我们构建的神经网络的准确性可能不令人满意，或者可能无法让我们排在数据科学竞赛排行榜的头号位置。因此，我们一直在寻找更好的方法来改善模型的性能。并且有很多技术可以帮助我们实现这一目标
stefanie燕 4年前 387

手把手教你如何提高神经网络的性能

神经网络是一种机器学习算法，它可以提高许多用例（项目）的精确度。但是，很多时候我们构建的神经网络的准确性可能不令人满意，或者可能无法让我们排在数据科学竞赛排行榜的头号位置。因此，我们一直在寻找更好的方法来改善模型的性能。并且有很多技术可以帮助我们实现这一目标
新云newX 4年前 283

手把手教你如何提高神经网络的性能

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咨询指导上云 4年前 380

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

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

【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

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