《神经网络与深度学习》第一章 使用神经网络来识别手写数字（二）- 用梯度下降来训练学习
译者：本文为转载的英文文章，将逐步翻译成中文，本章内容侧重将随机梯度下降的训练方法，涉及不少数学知识，如果觉得枯燥直接看第三章，第三章给出了Python的实现代码和程序说明：http://www.cnblogs.com/pathrough/p/5855084.html 原文地址：http ...
原文：第十一章——训练深度神经网络
上一章我们训练了一个浅层神经网络，只要两个隐层。但如果处理复杂的问题，例如从高分辨率图像中识别上百种类的物品，这就需要训练一个深度DNN。也行包含十层，每层上百个神经元，几十万个连接。这绝不是闹着玩的： 首先，需要面对梯度消失 或者相对的梯度爆炸 问题，这会导致浅层很难被训练。 其次，这么大一个网络，训练速度很慢。 最后，一个包含上百万参数的模型，存在很大过拟合的风险。 . 梯度消失 爆炸 问题 ...
2018-05-19 21:39 1 2893 推荐指数：
相关推荐
如何训练神经网络
的问题：（好吧，这块受训练水平的影响，还是借鉴另一篇博客的翻译：神经网络六大坑） 1，you d ...
神经网络及其训练
在前面的博客人工神经网络入门和训练深度神经网络，也介绍了与本文类似的内容。前面的两篇博客侧重的是如何使用TensorFlow实现，而本文侧重相关数学公式及其推导。 1 神经网络基础 1.1 单个神经元 一个神经元就是一个计算单元，传入$n$个输入，产生一个输出，再应用于激活函数。记$n$维 ...
深度神经网络分布式训练指引
论文：https://arxiv.org/pdf/1810.11787.pdf 译文：深度神经网络分布式训练指引 摘要 深度学习让人工智能领域取得了很大的进步。但是训练这些深度学习模型需要大量的计算。单机单卡训练ImageNet需要一周。多机分布式训练可以极大地减少训练时间。最近，有2048 ...
深度神经网络训练の显存过载计算
来了：当 GPU 的内存不够时，如何使用大批量（large batch size）样本来训练神经网络呢？ ...
【神经网络和深度学习】笔记 - 第一章 使用神经网络识别手写数字
文章导读： 1. 本书内容 2. 手写字体识别 3. 感知机 4. Sigmoid神经元 5. 神经网络的结构 6. 一个用于手写数字识别的简单神经网络 7. 梯度下降学习算法 8. 数字识别神经网络的实现 9. 关于深度学习 深度学习算是现在机器学习领域非常热门的方向 ...
《神经网络与深度学习》：第一章 使用神经网络来识别手写数字（一）
译者：本文为转载翻译自免费英文电子书《Neural Networks and Deep Learning》，将逐步翻译成中文，原文链接：http://neuralnetworksanddeeplear ...
神经网络的训练的大致流程
...