原文:神经网络详解及技巧

目录 前言 正文 step 建立一个神经网络模型 一个常见的神经网络 完全连接前馈神经网络 本质 举例:手写识别 step 模型评估 step 最佳模型 梯度下降 反向传播 BP 我们取出一个神经元进行分析 Forward Pass frac partial z partial w : Backward Pass frac partial l partial z : 利用keras建立神经网络 ...

2020-04-04 12:08 0 1045 推荐指数:

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神经网络训练技巧

参数初始化 是否可以将全部参数初始化为0 同一层的任意神经元都是同构的 它们的输入输出都相同,因此前向反向传播的取值完全相同 训练一直是对称的,同一层参数都是相同的 随机初始化参数 初始化参数为取值范围\((-\dfrac ...

Mon Nov 25 00:29:00 CST 2019 0 369
BP神经网络详解

一、BP神经网络的概念 误差逆传播简称BP算法,BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要特点是:信号前向传播,误差反向传播。如下图为只含一层的隐含层的卷积神经网络。 其大致工作流程为: 第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后达到输出层;第二阶段是误差(各边权重w和阈值)的反向 ...

Tue Mar 16 23:08:00 CST 2021 0 427
卷积神经网络详解

1 前言 在dl中,有一个很重要的概念,就是卷积神经网络CNN,基本是入门dl必须搞懂的东西。本文基本根据斯坦福的机器学习公开课、cs231n、与七月在线寒老师讲的5月dl班第4次课CNN与常用框架视频所写,是一篇课程笔记。本只是想把重点放在其卷积计算具体是怎么计算怎么操作的,但后面不断 ...

Wed Jul 26 06:56:00 CST 2017 0 3825
卷积神经网络技巧总结

从变形卷积核、可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。中梳理提取补充. 前提名词 feature map: 特征图, 卷积核的输入和输出都被称为feature map 卷积核技巧 0x01 多个小卷积核代替大卷积核 之前的观念是越大的卷积核感受野(receptive ...

Mon Aug 20 06:47:00 CST 2018 0 3846
详解卷积神经网络(CNN)

详解卷积神经网络(CNN) 详解卷积神经网络CNN 概揽 Layers used to build ConvNets 卷积层Convolutional layer 池化层Pooling Layer 全连接层 ...

Wed Jan 10 22:48:00 CST 2018 0 6335
CNN卷积神经网络详解

分割线----------------------------------   这里更新过一次,在朋友的提醒下,我发现这份代码不是很容易懂。我使用了Pytorch给的官方demo重新实现了LeNet, ...

Sat Aug 28 07:38:00 CST 2021 7 4167
卷积神经网络(CNN)详解

一、卷积神经网络的基本概念 卷积神经网络与普通神经网络的区别在于,卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层(池化层)构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中,一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中,通常包含若干个特征图(featureMap),每个特征图由一些 ...

Sun Sep 16 18:12:00 CST 2018 0 33799
Apple神经网络引擎详解

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Fri Mar 04 18:27:00 CST 2022 0 5666
 
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