神经网络的初始化

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神经网络的初始化 相关的博客

神经网络权重初始化问题

之前看Andrew大神的视频有介绍到神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0的问题，其真正深层次的含义没有弄明白，所以结合一些资料（cs231n课程）希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来。 另外这篇文章其实是一篇译文，所以翻译不是很确定
marsggbo 7年前 705

一文读懂神经网络初始化！吴恩达Deeplearning.ai最新干货

来源：新智元 文章来源：微信公众号 数据派THU 本文约3000字，建议阅读5分钟。 本文是deeplearning.ai的一篇技术博客，对初始化值的大小选取不当，可能造成梯度爆炸或梯度消失等问题，并提出了针对性的解决方法。 神经网络的初始化是训练流程的重要
初商 5年前 790

深度学习最佳实践系列——权重w初始化

       作为深度学习的初学者，我有意识到的一件事情，即网络上没有太多的在线文档能够涵盖所有深层次的学习技巧。都是一些比较零碎的实践技巧，比如权重初始化、正则化及循环学习率等，这些可以使得训练和调试神经网络变得更容易和更高效。本系列博客内容将尽可能多地介
【方向】 6年前 3631

苹果机器学习期刊「Siri 三部曲」之一：通过跨带宽和跨语言初始化提升神经网络声学模型

近日，苹果 Siri 团队在苹果机器学习期刊上连发三文《Improving Neural Network Acoustic Models by Cross-bandwidth and Cross-lingual Initialization》、《Invers
玄学酱 7年前 1045

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

如何调试神经网络（深度神经网络）？

神经网络的调试基本上难于绝大多数的程序，因为大部分的神经网络的错误不会以类型错误或运行时错误显现，他们只是使得网络难以收敛。 如果你是一个新人，这可能会让你非常沮丧。一个有经验的网络训练者可以系统的克服这些困难，尽管存在着大量似是而非的错误信息，比如： 你的网
知与谁同 7年前 993

深度 | 卷积神经网络架构详解：它与神经网络有何不同？

这是作者在 Medium 上介绍神经网络系列文章中的一篇，他在这里详细介绍了卷积神经网络。卷积神经网络在图像识别、视频识别、推荐系统以及自然语言处理中都有很广的应用。如果想浏览该系列文章，可点击阅读原文查看原文网址。 跟神经网络一样，卷积神经网络由神经元构成
沉默术士 7年前 1210

吴恩达《机器学习》课程总结（9）神经网络的学习

9.1代价函数 （1）假设神经网络的训练样本有m个，每一个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络的层数，Sl表示每一层的神经元个数，SL代表最后一层中处理单元的个数。 则代价函数为（同样不对θ0正则化）： 9.2反向传播算法 前向传播算法： 用δ表示误
ysyouaremyall 6年前 1346

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