前言： 這個博客是為了解決異或問題，原理是利用非線性的量來進行划分，和前面的知識有些類似。 正文： 總結： 這個專門用來解決異或問題，和單層感知器的知識有所不同的是用了不同的激活函數，以及用n來計數，引入了6個輸入量，相當於在求解一個二次方程（關於y的二次方程），再利用求根 ...

在訓練數據不夠多，網絡結構很復雜，或者overtraining時，可能會產生過擬合問題。 一般我們會將整個數據集分為訓練集training data、validation data，testing data。這個validation data是什么？它其實就是用來避免過擬合的，在訓練 ...

2018-8-10神經網絡優化問題的學習 梁子20163933 optimzation random search 這是一種很壞的方法，這里就不進行介紹 ...

本文總結自《Neural Networks and Deep Learning》第5章的內容。 問題引入 隨着隱藏層數目的增加，分類准確率反而下降了。為什么？ 消失的梯度問題（The vanishing gradient problem） 先看一組試驗數據，當神經網絡在訓練 ...

文章導讀： 1. 梯度消失問題 2. 是什么導致了梯度消失問題？ 3. 復雜神經網絡中的梯度不穩定問題 之前的章節，我們利用一個僅包含一層隱藏層的簡單神經網絡就在MNIST識別問題上獲得了98%左右的准確率。我們於是本能會想到用更多的隱藏層，構建更復雜的神經網絡將會為我們帶來更好 ...

Wireshark安裝失敗或找不到網絡接口問題Wireshark捕獲數據包，主要依賴Winpcap或Npcap組件。從Wireshark 3.0開始，Npcap代替了Winpcap組件，成為Wireshark默認的網卡核心驅動。當用戶安裝Wireshark工具時，如果當前系統已經安裝 ...

多輸出神經網絡如圖 輸出層有多個神經元 這時，h(x)是一個向量。 當運用在圖像識別領域時 如果輸出是 \[{h_\Theta }\left( x \right) = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}1\\0\\0\end{array ...

1.tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: CUDA runtime implicit initialization on GPU ...