这个人总结的太好了 , 忍不住想学习一下,放到这里。 为了尊重原创作者,说明一下是转载于:http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 学习总结 1. 简介 神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写 ...
学习率如何影响训练 from:https: www.jiqizhixin.com articles 深度学习模型通常由随机梯度下降算法进行训练。随机梯度下降算法有许多变形:例如 Adam RMSProp Adagrad 等等。这些算法都需要你设置学习率。学习率决定了在一个小批量 mini batch 中权重在梯度方向要移动多远。 如果学习率很低,训练会变得更加可靠,但是优化会耗费较长的时间,因为朝 ...
2018-03-16 09:33 0 3428 推荐指数:
这个人总结的太好了 , 忍不住想学习一下,放到这里。 为了尊重原创作者,说明一下是转载于:http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 学习总结 1. 简介 神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写 ...
深度学习引言 AI是最新的电力 大约在一百年前,我们社会的电气化改变了每个主要行业,从交通运输行业到制造业、医疗保健、通讯等方面,我认为如今我们见到了AI明显的令人惊讶的能量,带来了同样巨大的转变。 什么是神经网络? 神经网络的一部分神奇之处在于,当你实现它之后,你要做的只是输入x,就能 ...
前面一章我们详细讲解了神经网络的组成,工作原理,信号在网络中如何流动,以及如何求解每一个输入信号赋予的权重等计算过程;同时我们还构建了一个逻辑回归网模型来解决鸢尾花分类问题,很明显,这种网络很“浅”,但它对于分类鸢尾花数据还是非常有效的,而且不仅仅是鸢尾花,对于有需要的其他二分类问题,该模型 ...
1、什么是神经网络? (1)房价预测模型Ⅰ: 神经网络:size x ——> O ——> price y ReLU函数(Rectified linear unit 修正线性单元):修改线性的函数,避免出现price未负数的情况. (2)房价预测模型 ...
在神经网络中,广泛的使用反向传播和梯度下降算法调整神经网络中参数的取值。 梯度下降和学习率: 假设用 θ 来表示神经网络中的参数, J(θ) 表示在给定参数下训练数据集上损失函数的大小。 那么整个优化过程就是寻找一个参数θ, 使得J(θ) 的值 ...
1、计算神经网络的输出(正向传播): 矩阵表示: 向量化: 2、多个样本的向量化(正向传播): 3、激活函数: (1)sigmoid函数仅用于二分分类的情况,较少使用; a = 1 / (1 + e-z) g'(z) = g(z ...
,结点,单元,像素点,patch 局部感受野的大小 = 滤波器的大小 1、 引入 在人工神经网络 ...
1. 循环神经网络 在介绍循环神经网络之前,我们先考虑一个大家阅读文章的场景。一般在阅读一个句子时,我们是一个字或是一个词的阅读,而在阅读的同时,我们能够记住前几个词或是前几句的内容。这样我们便能理解整个句子或是段落所表达的内容。循环神经网络便是采用的与此同样的原理。 循环神经网络(RNN ...