神经网络的偏置

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神经网络的偏置 相关的博客

神经网络

深度神经网络(DNN) 神经网络是一些被称作感知机的单元的集合，感知机是二元线性分类器。 如上图所示，输入 x1 和 x2 分别和各自的权重 w1 和 w2 相乘、求和，所以函数 f=x1*w1+x2*w2+b（偏置项，可以选择性地添加）。 函数 f 可以是任
jephon 6年前 907

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 2075

CVPR 2018：阿里提出新零样本学习方法，有效解决偏置问题

大多数现有的零样本学习（Zero-Shot Learning，ZSL）方法都存在强偏问题：训练阶段看不见（目标）类的实例在测试时往往被归类为所看到的（源）类之一。因此，在广义ZSL设置中部署后，它们的性能很差。在本文，我们提出了一个简单而有效的方法，称为准完全
技术小能手 5年前 1486

卷积神经网络的最佳解释！

CNN由由可学习权重和偏置的神经元组成。每个神经元接收多个输入，对它们进行加权求和，将其传递给一个激活函数并用一个输出作为响应。整个网络有一个损失函数，在神经网络开发过程中的技巧和窍门仍然适用于CNN。很简单，对吧？ 那么，卷积神经网络与神经网络有什么不同呢？
技术小能手 5年前 1994

【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 6年前 2950

神经网络入门指南

人工神经网络（ANN）是一种从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象从而建立的某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。其在语音识别、计算机视觉和文本处理等方面取得的突破性成果。在下文，我们将深入了解一种名为多层感知器的人工神经网络。 神经元 在神经网络中，
【方向】 6年前 3077

MNIST神经网络的训练

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 1.设置输入和输出节点的个数,配置神经网络的参数。 # MNIST数据集相关的常数 INPUT
刘新伟 6年前 952

基于numpy的前馈神经网络(feedforward neural network)

***代码部分可以直接通过Jupyter Notebook来查看 这几天在上Andrew Ng教授开的Coursera系列课程Deep Learning，总觉得光是看视频和做作业还不够，还是得自己动手写写代码，亲自实现课程里提到的算法内容，于是便有了这篇博客
廖致君 5年前 3279

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