神经网络权值初始化

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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 7年前 2052

卷积神经网络实战（可视化部分）——使用keras识别猫咪

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍：Erik Reppel，coinbase公司程序员 作者博客：https://hackernoon.com/@erikreppel 作者twitter：http
【方向】 7年前 21546

如何调试神经网络（深度神经网络）？

神经网络的调试基本上难于绝大多数的程序，因为大部分的神经网络的错误不会以类型错误或运行时错误显现，他们只是使得网络难以收敛。 如果你是一个新人，这可能会让你非常沮丧。一个有经验的网络训练者可以系统的克服这些困难，尽管存在着大量似是而非的错误信息，比如： 你的网
知与谁同 7年前 993

BP神经网络基础算法

BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是:输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下: (1)初始化，随机
码农笔录 6年前 1928

神经网络CNN训练心得--调参经验

1.样本要随机化，防止大数据淹没小数据 2.样本要做归一化。关于归一化的好处请参考：为何需要归一化处理3.激活函数要视样本输入选择(多层神经网络一般使用relu)4.mini batch很重要，几百是比较合适的(很大数据量的情况下)5.学习速率(learni
@dailidong@ 8年前 1737

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 7年前 2285

零基础入门神经网络：从原理、主要类型到行业应用

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 最近，神经网络这个词特别火，吸引不少眼球。但是神经网络是个啥？有啥用？ 这篇文章和大家唠唠，啥是神经网络，对于初学者来说主要有哪些挑战，以及介绍几种经典的神经网络类型，和相关行业应用。 神经网络的工作原理 基本上，神经
行者武松 6年前 1000

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 7年前 1821

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