bp神经网络 validation

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一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的
玄学酱 7年前 2345

机器学习之深入理解神经网络理论基础、BP算法及其Python实现

　　人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propag
大黄有故事 7年前 2628

神经网络理论基础及Python实现

一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成; 输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入;隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层; 除去输入层之外，
行者武松 7年前 970

神经网络理论基础及Python实现

一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成; 输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入;隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层; 除去输入层之外，
知与谁同 7年前 917

（3网络化部署）自己动手，编写神经网络程序，解决Mnist问题，并网络化部署

我们使用google提供的colab，对我们现有的GoNetwork进行适当修改，利用网络资源进行运算。 一、什么是 Colaboratory？ Colaboratory 是一款研究工具，用于进行机器学习培训和研究。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要
禾路 6年前 996

正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上
云栖希望。 6年前 1559

py4CV例子3Mnist识别和ANN

1、什么是mnist数据集；       mnist是一个被重度使用的数字手写字符集。它来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training s
禾路 6年前 840

计算机也可以看“视频”，理解“视频”

联合编译： 高斐 章敏 摘要 我们将在文中介绍一种用于视频中动作检测的端对端方法，该方法用于学习直接预测动作的瞬时改变。我们认为，动作检测是一个对运动目标进行观察并细化假设的过程：观察视频中每一个动作变化瞬间，细化关于一个动作将何时发生的所有假设。基于该观点，
青衫无名 7年前 962

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