神经网络 回传

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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

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 6年前 1345

从RNN到LSTM，性能良好的神经网络到底是如何工作的？

数十款阿里云产品限时折扣中，赶紧点击这里，领劵开始云上实践吧！ 本次直播视频精彩回顾，戳这里！ 直播涉及到的PPT，戳这里！ 课程主讲简介： 于恒，阿里巴巴机器智能技术实验室技术专家，中科院计算所博士，研究方向是机器翻译，在自然语言处理和人工智能领域顶级国际会
9酒欣巧克力 6年前 15096

神经网络算法Batch Normalization的分析与展望 | 大牛讲堂

雷锋网(公众号：雷锋网)按：作者罗恒，地平线机器人技术资深算法研究员。2011年博士毕业于上海交通大学，后随Yoshua Bengio从事博士后研究，2014年加入百度深度学习实验室，参与深度学习在搜索中应用、PaddlePaddle研发等工作。2016年加入
青衫无名 7年前 1559

吴恩达《深度学习》第一门课（4）深层神经网络

4.1深层神经网络 （1）到底是深层还是浅层是一个相对的概念，不必太纠结，以下是一个四层的深度神经网络： （2）一些符号定义： a[0]=x（输入层也叫做第0层） L=4：表示网络的层数 g:表示激活函数 第l层输出用a[l]，最终的输出用a[L]表示 n[1
ysyouaremyall 6年前 908

大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 神经网络分析算法原理篇）

原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 神经网络分析算法原理篇） 前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深
杰克.陈 10年前 965

神经网络来袭！划重点：60分钟入门，这是最深入浅出的一次

神经网络 神经网络可以使用torch.nn包构建。 现在对PyTorch的自动求导机制（autograd）有所了解，nn 依赖autograd来定义模型和区分它们。一个nn.Module包括layers和返回输出值的forword(input)方法。 例如：
初商 5年前 570

美军引进IBM神经芯片 耗能更低视觉计算能力更强大

卫星、飞机、无人机……美国空军在天空部署了很多 “眼睛”。现在它又有了新想法：用大脑一样的计算机芯片强化系统，让设备更智能，可以自动识别坦克、防空系统。 美国空军研究实验室从IBM引进了神经形态芯片，它可以从雷达航空图像中识别军事、民用车辆。这块芯片非同寻常
泡泡浅眠 7年前 957

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