如何高效的通过BP算法来训练CNN
《 Neural Networks Tricks of the Trade.2nd》这本书是收录了1998-2012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 ...
原文：传统BP对比CNN
传统BP vs CNN 存在 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 亿个权值要多少个数据量要多少样本 最好是权值得 倍。 一般说来数据量越大越好。 CNN的崛起 感受野 CNN的牛逼之处在于通过感受野和权值共享减小了神经网 ...
2018-07-18 23:33 0 2313 推荐指数：
相关推荐
RNN CNN Transformer 对比
RNN、CNN和Transformer是目前在NLP中最常用的三个特征抽取器，本篇博客将对它们三个做一下全面对比。 RNN 1、为何RNN能够成为解决NLP问题的主流特征抽取器 主要原因还是因为RNN的结构天然适配解决NLP的问题： （1）NLP ...
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 ...
Deep Learning（深度学习)整理，RNN,CNN,BP
申明：本文非笔者原创，原文转载自：http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2、初级（浅层） ...
Restful-API和传统API的对比
阮一峰 RestFul-API 详解链接： http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/05/restful_api.html 举例，传统api设计： 举例，RestFul-api设计 ...
微服务架构与传统架构对比
...
SpringBoot对比传统开发以及自身的优缺点
SpringBoot是伴随着Spring4.0诞生的，继承了Spring的优点，一经推出，引起了巨大的反向；目前Spring Boot的版本为2.1.0, ...
kafka与传统的消息中间件对比
RabbitMQ和kafka从几个角度简单的对比 业界对于消息的传递有多种方案和产品，本文就比较有代表性的两个MQ(rabbitMQ,kafka)进行阐述和做简单的对比， 在应用场景方面， RabbitMQ,遵循AMQP协议，由内在高并发的erlanng语言开发，用在实时的对可靠性要求比较 ...