原文:Deep Learning入門視頻(下)之關於《感受神經網絡》兩節中的代碼解釋

代碼 如下: 迭代兩百次,loss值到后面開始趨於飽和,accuracy為 . ,可見這種單層的神經網絡和線性分類得到的最終效果並不好,效果圖如下: 下面我們來使用雙層神經網絡和relu激活函數來進行非線性分類,代碼如下: ...

2016-11-17 11:14 0 1420 推薦指數:

查看詳情

Deep Learning入門視頻(上)_一層/神經網絡code

關於在51CTO上的深度學習入門課程視頻(9)的code進行解釋與總結: (1)單層神經網絡: (2)雙層神經網絡: summing up:這里單層網絡和雙層神經網絡代碼,有幾個變量要注意一;第一個是誤差變量,單層網絡是l1_error ...

Tue Nov 15 03:52:00 CST 2016 0 1734
[Deep Learning] 神經網絡基礎

  目前,深度學習(Deep Learning,簡稱DL)在算法領域可謂是大紅大紫,現在不只是互聯網、人工智能,生活的各大領域都能反映出深度學習引領的巨大變革。要學習深度學習,那么首先要熟悉神經網絡(Neural Networks,簡稱NN)的一些基本概念。當然,這里所說的神經網絡不是生物學 ...

Mon Jun 20 04:31:00 CST 2016 9 76535
用Theano學習Deep Learning(三):卷積神經網絡

寫在前面的廢話: 出了托福成績啦,本人戰戰兢兢考了個97!成績好的出乎意料!喜大普奔!撒花慶祝! 傻…………寒假還要怒學一個月刷100慶祝個毛線………… 正題: 題目是CNN,但是C ...

Fri Nov 29 07:49:00 CST 2013 3 6141
Deep Learning - 3 改進神經網絡的學習方式

反向傳播算法是大多數神經網絡的基礎,我們應該多花點時間掌握它。 還有一些技術能夠幫助我們改進反向傳播算法,從而改進神經網絡的學習方式,包括: 選取更好的代價函數 正則化方法 初始化權重的方法 如何選擇網絡的超參 Cost Function 這里來看一個非常簡單的神經 ...

Thu Jun 07 04:07:00 CST 2018 0 1265
神經網絡和深度學習 (Neural Network & Deep Learning)

  深度學習其實就是有更多隱層的神經網絡,可以學習到更復雜的特征。得益於數據量的急劇增多和計算能力的提升,神經網絡重新得到了人們的關注。 1. 符號說明 2. 激活函數   為什么神經網絡需要激活函數呢?如果沒有激活函數,可以推導出神經網絡的輸出y是關於輸入x的線性組合 ...

Wed Jul 15 07:03:00 CST 2020 0 568
Deep Learning In NLP 神經網絡與詞向量

0. 詞向量是什么   自然語言理解的問題要轉化為機器學習的問題,第一步肯定是要找一種方法把這些符號數學化。  NLP 中最直觀,也是到目前為止最常用的詞表示方法是 One-hot Represen ...

Sun Jan 03 04:08:00 CST 2016 0 1981
深度學習(Deep Learning):循環神經網絡一(RNN)

原址:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/53014085 概述 循環神經網絡(RNN-Recurrent Neural Network)是神經網絡家族的一員,擅長於解決序列化相關問題。包括不限於序列化標注問題、NER ...

Fri Jul 27 06:04:00 CST 2018 0 1602
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM