神经元网络数据归一化

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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

神经网络中的激活函数——加入一些非线性的激活函数，整个网络中就引入了非线性部分，sigmoid 和 tanh作为激活函数的话，一定要注意一定要对 input 进行归一话，但是 ReLU 并不需要输入归一化

1 什么是激活函数？ 激活函数，并不是去激活什么，而是指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保留并映射出来（保留特征，去除一些数据中是的冗余），这是神经网络能解决非线性问题关键。 目前知道的激活函数有如下几个：sigmoid,tanh，ReLu,soft
桃子红了呐 6年前 3098

神经网络权重初始化问题

之前看Andrew大神的视频有介绍到神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0的问题，其真正深层次的含义没有弄明白，所以结合一些资料（cs231n课程）希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来。 另外这篇文章其实是一篇译文，所以翻译不是很确定
marsggbo 6年前 705

深入解析Dropout——基本思想：以概率P舍弃部分神经元，其它神经元以概率q=1-p被保留，舍去的神经元的输出都被设置为零

深度学习网络大杀器之Dropout——深入解析Dropout 转自：https://yq.aliyun.com/articles/68901 摘要： 本文详细介绍了深度学习中dropout技巧的思想，分析了Dropout以及Inverted Dropout两个
桃子红了呐 6年前 2091

Matlab与神经网络入门

第一节、神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型         人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示： 图1. 人工神经元模型          图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示
哈沙给 8年前 1869

能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/64813 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积
uncle_ll 7年前 4595

CNN卷积神经网络

一、BP神经网络回顾 人工全连接神经网络 （1）每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的 （2）当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练               的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢 传统神经网络存在的问题： （1）权
飞天小橘子 6年前 1272

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本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 更好的理解分析深度卷积神经网络 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的
【方向】 7年前 22864

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