關於在51CTO上的深度學習入門課程視頻(9)中的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的代碼中,有幾個變量要注意一下;第一個是誤差變量,單層網絡中是l1_error ...
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:
關於在51CTO上的深度學習入門課程視頻(9)中的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的代碼中,有幾個變量要注意一下;第一個是誤差變量,單層網絡中是l1_error ...
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,生活中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 ...
參考資料: https://morvanzhou.github.io/ 非常感謝莫煩老師的教程 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm http://www.cnblogs.com/dragonir/p ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
原址:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/53014085 概述 循環神經網絡(RNN-Recurrent Neural Network)是神經網絡家族中的一員,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 ...