net的屬性如下: .perFromFcn='sse'; % 性能函數,這里設置為‘sse’,即誤差平方和 .trainParam.goal=0.1 % 訓練 ...
網絡參數確定原則: 網絡節點 網絡輸入層神經元節點數就是系統的特征因子 自變量 個數,輸出層神經元節點數就是系統目標個數。隱層節點選按經驗選取,一般設為輸入層節點數的 。如果輸入層有 個節點,輸出層 個節點,那么隱含層可暫設為 個節點,即構成一個 BP神經網絡模型。在系統訓練時,實際還要對不同的隱層節點數 個分別進行比較,最后確定出最合理的網絡結構。 初始權值的確定 初始權值是不應完全相等的一組值 ...
2016-05-23 13:13 0 14717 推薦指數:
net的屬性如下: .perFromFcn='sse'; % 性能函數,這里設置為‘sse’,即誤差平方和 .trainParam.goal=0.1 % 訓練 ...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是深度學習技術中極具代表的網絡結構之一,在圖像處理領域取得了很大的成功,在國際標准的ImageNet數據集上,許多成功的模型都是基於CNN的。CNN相較於傳統的圖像處理算法的優點之一在於,避免了對圖像復雜的前期預處理 ...
以下截圖來自吳恩達老師深度學習第4周作業 重點是這句話 ...
Cost function(代價函數) 1、參數表示: m 個訓練樣本:{(x(1), y(1)), (x(2), y(2)), ..., (x(m), y(m))} 神經網絡的層數:L l 層的神經元數量(不計入偏置單元):Sl 2、兩種分類問題: (1)Binary ...
卷積神經網絡的參數計算 https://blog.csdn.net/qian99/article/details/79008053 前言 這篇文章會簡單寫一下卷積神經網絡上參數的計算方法 ...
1.保存神經網絡 速度較慢 2.只保存神經網絡參數 速度快,這種方式將會提取所有的參數, 然后再放到你的新建網絡中 代碼: 輸出圖: ...
這個人總結的太好了 , 忍不住想學習一下,放到這里。 為了尊重原創作者,說明一下是轉載於:http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 學習總結 1. 簡介 神經網絡和深度學習是由Michael Nielsen所寫 ...
該文章轉至: https://www.cnblogs.com/xlturing/p/5844555.html 馬里奧AI實現方式探索 ——神經網絡+增強學習 兒時我們都曾有過一個經典游戲的體驗,就是馬里奧(頂蘑菇^v^),這次里約奧運會閉幕式,日本作為2020年東京奧運會的東道主,安倍最后 ...