bp神经网络梯度过小
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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
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计算机视觉怎么给图像分类?KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选(附开源代码)
图像分类问题就是从固定的一组分类中,给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一,尽管它看似简单,却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式:功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的,但实际情况却要复杂得多。 因此,我们将使
行者武松
7年前
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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
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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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机器学习之神经网络
多层神经网络 前面说到的感知器是一种最基础的神经网络,他只有输入层和输出层,感知器只能处理线性可分问题,而对于非线性问题就需要多层神经网络。一般如下图所示,有多个层,比如左边的包含输入层、隐层和输出层,而右边的则包含了两个隐层。每层的神经元与下一神经元全互连
sea-boat
7年前
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浅谈神经网络算法
我们在设计机器学习系统时,特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况,一般的神经网络(BP网络)不需要设计的那么复杂,不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用,是分类问题。本文通过分类的例子,来介绍神经网络。 1.最简
长征6号
7年前
786
一小时神经网络从入门到精通(放弃)
前言 本文主要是学习BP神经网络的一个总结,其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。 目前本人对于机器学习也还只是入门状态,对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的),对于很多公式也是不求甚解,因此这篇文章是尝试用自己的语言
SpiritYa
6年前
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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
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