神经网络 权重衰减

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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 7年前 2950

深层神经网络

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刘新伟 7年前 846

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 7年前 952

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

一位ML工程师构建深度神经网络的实用技巧

通用技巧 有些技巧对你来说可能就是明摆着的事，但在某些时候可能却并非如此，也可能存在不适用的情况，甚至对你的特定任务来说，可能不是一个好的技巧，所以使用时需要务必要谨慎！ 使用 ADAM 优化器 确实很有效。与更传统的优化器相比，如 Vanilla 梯度下降法
技术小能手 6年前 1263

想了解递归神经网络？这里有一份入门教程

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青衫无名 7年前 1131

灵活定义神经网络结构

用numpy可以灵活定义神经网络结构，还可以应用numpy强大的矩阵运算功能！ 一、用法 1）. 定义一个三层神经网络： '''示例一''' nn = NeuralNetworks([3,4,2]) # 定义神经网络 nn.fit(X,y) # 拟合 prin
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开发典型卷积神经网络框架时，最常用的正则化和优化策略

来源商业新知网，原标题：深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略 深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决
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