通過TensorFlow訓練神經網絡模型
神經網絡模型的訓練過程其實質上就是神經網絡參數的設置過程 在神經網絡優化算法中最常用的方法是反向傳播算法，下圖是反向傳播算法流程圖： 從上圖可知，反向傳播算法實現了一個迭代的過程，在每次迭代的開始，先需要選取一小部分訓練數據，這一小部分數據叫做一個batch。然后這一個batch會通過前 ...
原文：神經網絡模型之AlexNet的一些總結
說明： 這個屬於個人的一些理解，有錯誤的地方，還希望給予教育哈 此處以caffe官方提供的AlexNet為例. 目錄： .背景 .框架介紹 .步驟詳細說明 .參考文獻 背景： AlexNet是在 年被發表的一個金典之作，並在當年取得了ImageNet最好成績，也是在那年之后，更多的更深的神經網路被提出，比如優秀的vgg,GoogleLeNet. 其官方提供的數據模型，准確率達到 . ,top 達到 ...
2016-11-04 10:27 29 59378 推薦指數：
相關推薦
神經網絡模型(Backbone)
自己搭建神經網絡時，一般都采用已有的網絡模型，在其基礎上進行修改。從2012年的AlexNet出現，如今已經出現許多優秀的網絡模型，如下圖所示。 主要有三個發展方向： Deeper：網絡層數更深，代表網絡VggNet Module： 采用模塊化的網絡結構（Inception ...
神經網絡模型 （四）（SACN、KBGAT）
代碼 KBGAT 模型 圖注意力網絡（GAT） ...
SPSS神經網絡模型
實驗目的 學會使用SPSS的簡單操作，掌握神經網絡模型。 實驗要求 使用SPSS。 實驗內容 （1）創建多層感知器網絡，使用多層感知器評估信用風險，銀行信貸員需要能夠找到預示有可能拖欠貸款的人的特征來識別信用風險的高低。 （2）實現神經網絡預測模型，使用徑向基函數 ...
神經網絡模型拆分
神經網絡模型拆分 Distributed Machine Learning Federated Learning 針對神經網絡的模型並行方法有：橫向按層划分、縱向跨層划分和模型隨機划分 橫向按層 ...
神經網絡模型的原理
深度學習最近火的不行，因為在某些領域應用的效果確實很好，深度學習本質上就是機器學習的一個topic，是深度人工神經網絡的另一種叫法，因此理解深度學習首先要理解人工神經網絡。 1、人工神經網絡 人工神經網絡又叫神經網絡，是借鑒了生物神經網絡的工作原理形成的一種數學模型。下面是一張生物神經元的圖示 ...
建模算法（六）——神經網絡模型
（一）神經網絡簡介 主要是利用計算機的計算能力，對大量的樣本進行擬合，最終得到一個我們想要的結果，結果通過0-1編碼，這樣就OK啦 （二）人工神經網絡模型 一、基本單元的三個基本要素 1、一組連接（輸入），上面含有連接強度（權值）。 2、一個求和單元 3、一個非線性 ...
BP神經網絡模型
1. BP神經網絡模型（Backpropagation Neural Networks） 采用非線性激活函數，Sigmoid函數。 三個層次：輸入層（Input Layer）,隱藏層（Hidden Layer） 和輸出層（Output layer），就好比神經網絡的各個神經元具有 ...