神经网络反 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 7年前 2052

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 5066

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 5196

教你打造股市晴雨表——通过LSTM神经网络预测股市

作者介绍： Jakob Aungiers 现就职于汇丰银行伦敦总部，担任全球资产管理的开发副总裁。擅长机器学习，神经网络等领域。 (以下为译文) 谈及机器学习，神经网络无疑是当前的热门话题。因此，在网络上围绕神经网络的教程和社区多不胜数。现在虽然有大量的公共
【方向】 7年前 39687

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 7年前 2091

辨别真假数据科学家必备手册:深度学习45个基础问题（附答案）

简介 早在2009年，深度学习还只是一个新兴领域，只有少数人认为它是一个多产的研究方向。今天，深度学习正在被用来开发那些过去被认为是不可能完成的应用。 语音识别，图像识别，数据中的模式识别，照片中的对象分类，字符文本生成，自动驾驶汽车等等只是其中几个示例。因
小旋风柴进 7年前 2827

深度学习网络大杀器之Dropout——深入解析Dropout

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/68901 更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 过拟合是深度神经网（DNN）中的一个常见问题：模型只学会在训练集上分类，这些年提出的许多
uncle_ll 7年前 1825

深度学习网络大杀器之Dropout——深入解析Dropout

过拟合是深度神经网（DNN）中的一个常见问题：模型只学会在训练集上分类，这些年提出的许多过拟合问题的解决方案；其中dropout具有简单性并取得良好的结果： Dropout 上图为Dropout的可视化表示，左边是应用Dropout之前的网络，右边是应用了Dr
【方向】 7年前 56814

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