神经网络 mu

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灵活定义神经网络结构

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吞吞吐吐的 6年前 893

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罗兵 8年前 584

修改后的神经网络

修改的地方： 1. 函数名、数据格式与sklearn一致 2. 增加了网络性能不变时就结束的判断（否则，存在偶然的机会报NaN错误） # neuralnetwork.py # modified by Robin 2016/04/20 import numpy
吞吞吐吐的 6年前 743

神经网络训练细节与注意点

转载自良有以也 神经网络训练细节与注意点 本文主要包括以下内容： 梯度检查 合理性（Sanity）检查 检查学习过程 损失函数 训练集与验证集准确率 权重：更新比例 每层的激活数据与梯度分布 可视化 参数更新 一阶（随机梯度下降）方法，动量方法，Nester
ayew 5年前 1345

基于梯度下降的神经网络

一、特点： 0.无监督的神经网络 1.基于梯度下降 2.固定学习速率 3.离线学习（批量学习） 4.隐藏层数目范围：[1, +∞) 4.可以选择激活函数类型 5.numpy的矩阵运算（黑科技） 6.友好的 API （高仿sklearn, 没办法，太好用了 ^
吞吞吐吐的 6年前 828

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罗兵 8年前 428

第7章 使用Keras开发神经网络

第7章 使用Keras开发神经网络 Keras基于Python，开发深度学习模型很容易。Keras将Theano和TensorFlow的数值计算封装好，几句话就可以配置并训练神经网络。本章开始使用Keras开发神经网络。本章将： 将CSV数据读入Keras 用
优惠码发放 5年前 1345

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罗兵 8年前 624

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