原文:如何高效的通过BP算法来训练CNN

Neural Networks Tricks of the Trade. nd 这本书是收录了 年在NN上面的一些技巧 原理 算法性文章,对于初学者或者是正在学习NN的来说是很受用的。全书一共有 篇论文,本书期望里面的文章随着时间能成为经典,不过正如bengio 超级大神 说的 the wisdom distilledhere should be taken as a guideline, to ...

2015-09-10 16:36 0 1991 推荐指数:

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卷积神经网络 CNN BP算法推导

重点在对CNN的理解后, 理解对卷积层的的 梯度(导数) 推演. 回顾 CNN 首先是对神经网络, 前向, 后向的基本认识. 神经网络初步认识来看, 跟传统的 ML 理论的区别在于, 它更像一个经验的过程, 即debug. 它将一个样本输入(向量) 的每个分量, 进行一些 奇怪 的线性处理 ...

Mon Feb 17 03:01:00 CST 2020 0 1991
深度学习系列二(DNN的有监督训练-BP算法

DNN的有监督训练-BP算法 这里以$K$类分类问题来对BP算法进行描述。实际上对于其他问题(如回归问题)基本是一样的。给定训练样本为:$(\mathbf{x},\mathbf{y})$,其中$\mathbf{x}$为样本的特征,$\mathbf{y}$为类别标签,其形式 ...

Thu Jan 08 17:05:00 CST 2015 0 2731
传统BP对比CNN

传统BP vs CNN 存在2个问题 传统BP网络存在的问题: 权值太多,计算量太大 权值太多,需要大量样本进行训练 传统的BP来处理图像问题的话因为计算权值太多太大。 网络的建立要根据数据的大小来建立。 求解权值得过程类似于求解方程组的过程,有1亿个权值要多少个 ...

Thu Jul 19 07:33:00 CST 2018 0 2313
BP算法

sigmoid函数 神经网络激活函数是sigmoid函数。 定义为: sigmoid函数是一个非线性函数,值域是(0,1)。函数图像如下图所示: sigmoid导数: 可以看得出 ...

Fri Jun 28 00:42:00 CST 2019 0 665
CNN训练中的技巧

转自: http://weibo.com/p/1001603816330729006673 说明:这个翻译应该是来自原文:http://yyue.blogspot.hk/2015/01/a-bri ...

Wed Mar 18 17:28:00 CST 2015 0 2151
BP算法详解

说到神经网络,大家看到这个图应该不陌生: 这是典型的三层神经网络的基本构成,Layer L1是输入层,Layer L2是隐含层,Layer L3是隐含层,我们现在手里有一堆数据{x ...

Sun Sep 16 18:10:00 CST 2018 1 11610
深度学习之BP算法

1.介绍 人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)简称神经网络(NN),是在现代生物学研究人脑组织所取得成果的基础上提出来的。人工神经网络是大脑生物 ...

Wed Jan 12 06:07:00 CST 2022 0 1019
BP算法总结

BP算法(Back Propagation),即反向传播算法,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。BP算法会计算网络中所有权重的损失函数的梯度,这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。它的学习过程由信号的正向传播(求损失 ...

Sat Jan 15 10:16:00 CST 2022 0 1436
 
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