原文:深度学习 优缺点

神经网络在发展过程中,经历了 次起伏,这很重要的原因在于神经网络的优缺点在不同时代得以体现。在理论上讲,只包含单层隐藏层神经网络,可以拟合任何函数,然后这在实际情况中是不常用的。往往采用含多层隐藏层的神经网络来对数据进行拟合。一 缺点及有效的措施 在早期,由于BP算法还没有发明,并且当时的计算能力有限,建立的神经网络规模很小,因此神经网络的性能也受很大限制。在 年代,发明了BP算法后,便可以采用误 ...

2020-03-03 19:37 0 4435 推荐指数:

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表情识别步骤,算法,深度学习方法,优缺点

一般而言,表情识别系统主要有四个基本部分组成: 1.表情图像获取 2.表情图像预处理 3.表情特征提取 4.表情分类识别 他们对面部表情的研究可大致分为:表 ...

Sat Aug 11 07:12:00 CST 2018 2 1261
Spring学习优缺点

Spring 1.Spring工作机制及为什么要用? Spring 是一个开源框架,是为了解决企业应用程序开发复杂性而创建的。Spring既是一个AOP框架,也是一IOC容器。 SpringFr ...

Tue Sep 29 06:44:00 CST 2015 0 2277
Zookeeper学习(一):Zookeeper优缺点

zookeeper不是为高可用设计的 由于要跨机房容灾,很多系统实际上是需要跨机房部署的。出于性价比的考虑,通常会让多个机房同时工作,而不会搭建N倍冗余。也就是说单个机房肯定撑不住全流量 ...

Sun Aug 29 19:45:00 CST 2021 0 194
深度学习的优化器(各类 optimizer 的原理、优缺点及数学推导)

深度学习优化器 深度学习中的优化器均采用了梯度下降的方式进行优化,所谓炼丹我觉得优化器可以当作灶,它控制着火量的大小、形式与时间等。 ♠ 初级的优化器 首先我们来一下看最初级的灶台(100 - 1000 元) Batch Gradient Descent (BGD) 名字叫做批梯度下降 ...

Thu Jul 01 04:58:00 CST 2021 0 740
深度学习领域最常用的10个激活函数,一文详解数学原理及优缺点

激活函数是神经网络模型重要的组成部分,本文作者Sukanya Bag从激活函数的数学原理出发,详解了十种激活函数的优缺点。 激活函数(Activation Function)是一种添加到人工神经网络中的函数,旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑 ...

Sun Feb 28 16:35:00 CST 2021 0 486
机器学习各类算法的优缺点

目录 1.逻辑回归 2.支持向量机 3.决策树 4.KNN算法 5.朴素贝叶斯算法 6.随机森林 7.AdaBoost算法 8.GBDT算法 9.XGBoost 10.人工神经网络 ...

Thu Apr 23 23:45:00 CST 2020 0 1622
BootStrap学习笔记,优缺点总结

,但也不是没有缺点,由于框架很多都是模块化的,只能这么用,当您的网站比较多样化,界面复杂的话就不太适合使用 ...

Sat Oct 29 21:48:00 CST 2016 1 24830
 
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