神经网络 训练完 权值
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浅谈神经网络训练方法,Deepmind更青睐正向传播
雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者文海宁,银行算法工程师。 深度学习的神经网络训练方法有除了典型的反向传播,也有被Deepmind青睐的正向传播,以及以BAM网络背后的双向传播,本文将对这些训练方法进行简单的探讨,如果你有兴趣,欢迎留言。 1. 典型的BAM
青衫无名
7年前
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从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)
作者从神经网络简单的数学定义开始,沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后,本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外,本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。 I. 简介 本文是作
技术小能手
7年前
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【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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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
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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
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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
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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
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6年前
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【方向】
8年前
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