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coursera 网络错误 相关的博客
【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
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基于numpy的前馈神经网络(feedforward neural network)
***代码部分可以直接通过Jupyter Notebook来查看 这几天在上Andrew Ng教授开的Coursera系列课程Deep Learning,总觉得光是看视频和做作业还不够,还是得自己动手写写代码,亲自实现课程里提到的算法内容,于是便有了这篇博客
廖致君
6年前
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神经网络训练细节与注意点
转载自良有以也 神经网络训练细节与注意点 本文主要包括以下内容: 梯度检查 合理性(Sanity)检查 检查学习过程 损失函数 训练集与验证集准确率 权重:更新比例 每层的激活数据与梯度分布 可视化 参数更新 一阶(随机梯度下降)方法,动量方法,Nester
ayew
6年前
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独家 | 你的神经网络不起作用的37个理由(附链接)
作者:Slav Ivanov 文章来源:微信公众号 数据派THU 翻译:吴金笛 校对:丁楠雅 本文列举了在搭建神经网络过程中的37个易错点,并给出了解决建议。 有一个网络已经训练了12个小时。一切看起来都很好:梯度是逐渐变化的,损失在减少。但接下来的预测:都
初商
5年前
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深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读
早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种,在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果,另外它在自然语言处理,计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1],后来进行了改进,它被用于手写字
技术小能手
6年前
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一份数据科学“必备”的数学基础清单
秋招已经开始,相信很多同学想从事数据科学岗位。对于数据科学岗位而言,数学知识的储备重要吗?答案显而易见,掌握好数学对于从事该岗位而言是很重要的。数学一直是任何当代科学学科的基础,几乎所有的现代数据科学技术(包括所有的机器学习)都有一些深刻的数学知识。在本文中
【方向】
6年前
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纯Python实现鸢尾属植物数据集神经网络模型
尝试使用过各大公司推出的植物识别APP吗?比如微软识花、花伴侣等这些APP。当你看到一朵不知道学名的花时,只需要打开植物识别APP,拍摄一张你所想辨认的植物照片并上传,APP会自动识别出该花的品种及详细介绍,感觉手机中装了一个知识渊博的生物学家
【方向】
6年前
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Rust 能够取代 C 语言吗?
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! Rust 是 Mozilla 基金会的一个雄心勃勃的项目,号称是 C 语言和 C++ 的继任者。一直以来,C/C++ 中的一些基本问题都没能得到解决,比如分
云栖号资讯小哥
4年前
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