用SGD训练神经网络时, 怎样决定初始化参数的方式? 主要有两个考虑点: 一: 最终是否能得到想要的学习结果, 即是否能得到一个符合预期目标的分类器；二: 训练时间, 好的参数初始化可以有效缩短训练时间, 如预训练. 不加思考时, 将所有参数都初始化为0是最省力的做法. 有些情况下可行 ...

本文来自于 [1] BP神经网络 和 [2] Wikipedia: Backpropagation，感谢原文作者！ 1- M-P模型 　　按照生物神经元，我们建立M-P模型。为了使得建模更加简单，以便于进行形式化表达，我们忽略时间整合作用、不应期等复杂因素，并把 ...

今天终于弄明白，TensorFlow和Keras中LSTM神经网络的输入输出层到底应该怎么设置和连接了。写个备忘。 https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-lstm-models-for-time-series-forecasting ...

一、神经元 神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。（多个输入对应一个输出） 一个神经网络的训练算法就是让权重（通常用w表示）的值调整到最佳，以使得整个网络的预测效果最好。 事实上，在神经网络的每个层次中，除了输出层以外，都会含有这样一个偏置单元。这些节点是默认存在的。它本质上 ...

一、前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象，我尽量在下面描述细致一些 ...

https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51673458 https://blog.csdn.net/qq_34784753/article ...

from:http://blog.csdn.net/u013989576/article/details/76215989 权值初始化的方法主要有：常量初始化（constant）、高斯分布初始化（gaussian）、positive_unitball初始化、均匀分布初始化（uniform ...

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