轉載請注明作者：夢里風林 Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes 歡迎star，有問題可以到Issue區討論 官方教程地址 視頻/字幕下載 全連接神經網絡 輔助閱讀：TensorFlow中文社區教程 - 英文官方教程 代碼 ...

轉自：http://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一、CNN的引入 在人工的全連接神經網絡中，每相鄰兩層之間的每個神經元之間都是有邊相連的。當輸入層的特征維度變得很高時，這時全連接網絡需要訓練的參數就會增大很多，計算速度就會變得 ...

基礎概念： 　　卷積神經網絡（CNN）：屬於人工神經網絡的一種，它的權值共享的網絡結構顯著降低了模型的復雜度，減少了權值的數量。卷積神經網絡不像傳統的識別算法一樣，需要對數據進行特征提取和數據重建，可以直接將圖片作為網絡的輸入，自動提取特征，並且對圖形的變形等具有高度不變形。在語音分析和圖像識別 ...

一、完善常用概念和細節 1、神經元模型： 　　之前的神經元結構都采用線上的權重w直接乘以輸入數據x，用數學表達式即，但這樣的結構不夠完善。 　　完善的結構需要加上偏置，並加上激勵函數。用數學公式表示為：。其中f為激勵函數。 　　神經網絡就是由以這樣的神經元為基本單位構成 ...

1.指數滑動平均 (ema) 描述滑動平均: with tf.control_dependencies([train_step,ema_op]) 將計算滑動平均與 訓練過程綁在一起運 ...

目前，深度神經網絡的參數學習主要是通過梯度下降法來尋找一組可以最小化結構風險的參數。在具體實現中，梯度下降法可以分為：批量梯度下降、隨機梯度下降以及小批量梯度下降三種形式。根據不同的數據量和參數量，可以選擇一種具體的實現形式。這里介紹一些在訓練神經網絡時常用的優化算法，這些優化算法大體上可以分為 ...

Coursera吳恩達《優化深度神經網絡》課程筆記（3）-- 超參數調試、Batch正則化和編程框架 1. Tuning Process 深度神經網絡需要調試的超參數（Hyperparameters）較多，包括： ：學習因子 ：動量梯度下降因子 ：Adam算法參數 ...

在神經網絡中，廣泛的使用反向傳播和梯度下降算法調整神經網絡中參數的取值。 梯度下降和學習率： 　　假設用 θ 來表示神經網絡中的參數， J(θ) 表示在給定參數下訓練數據集上損失函數的大小。 　　那么整個優化過程就是尋找一個參數θ， 使得J(θ) 的值 ...