[轉載]神經網絡偏置項(bias)的設置及作用 原文來自:https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/6832541.html 1、什么是bias? 偏置單元(bias unit),在有些資料里也稱為偏置項(bias term ...
什么是bias 偏置單元 bias unit ,在有些資料里也稱為偏置項 bias term 或者截距項 intercept term ,它其實就是函數的截距,與線性方程 y wx b 中的 b 的意義是一致的。在 y wx b中,b表示函數在y軸上的截距,控制着函數偏離原點的距離,其實在神經網絡中的偏置單元也是類似的作用。因此,神經網絡的參數也可以表示為: W, b ,其中W表示參數矩陣,b表 ...
2017-05-09 20:37 1 14644 推薦指數:
[轉載]神經網絡偏置項(bias)的設置及作用 原文來自:https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/6832541.html 1、什么是bias? 偏置單元(bias unit),在有些資料里也稱為偏置項(bias term ...
我們在設計機器學習系統時,特別希望能夠建立類似人腦的一種機制。神經網絡就是其中一種。但是考慮到實際情況,一般的神經網絡(BP網絡)不需要設計的那么復雜,不需要包含反饋和遞歸。 人工智能的一大重要應用,是分類問題。本文通過分類的例子,來介紹神經網絡。 1.最簡單的線性分類 一個最簡單的分類 ...
激活函數是神經網絡中一個重要的環節,本文將介紹為什么神經網絡網絡要利用激活函數,幾種常用的激活函數(邏輯函數Sigmoid、雙曲正切函數tanh、線性整流函數(ReLU),神經網絡中的梯度消失問題和ReLU如何避免梯度消失。 1 用激活函數的原因 如果神經網絡 ...
作者: Alberto Quesada 譯者: KK4SBB 責編:何永燦,關注人工智能,投稿請聯系 heyc@csdn.net 或微信號 289416419 神經網絡模型的每一類學習過程通常被歸納為一種訓練算法。訓練的算法有很多,它們的特點和性能各不相同 ...
前言,好久不見,大家有沒有想我啊。哈哈。今天我們來隨便說說卷積神經網絡。 1卷積神經網絡的優點 卷積神經網絡進行圖像分類是深度學習關於圖像處理的一個應用,卷積神經網絡的優點是能夠直接與圖像像素進行卷積,從圖像像素中提取圖像特征,這種處理方式更加接近人類大腦視覺系統的處理方式。另外,卷積 ...
先說下一般對原始數據的划分為什么分為訓練集、驗證集、測試集三個部分? train data的作用是訓練模型,validation data的作用是對模型的超參數進行調節,為什么不直接在test data上對參數進行調節?因為如果在test data上來調節參數,那么隨着訓練的進行,我們的網絡 ...
一、深度學習概念 1.什么是深度學習 深度學習(Deep Learning)是機器學習的一種形式,概念源於人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征,以發現數據的分布式特征表示。它是機器學習研究中的一個新的領域 ...
概述 神經網絡是深度學習的基礎,它在人工智能中有着非常廣泛的應用,它既可以應用於咱們前面的章節所說的Linear Regression, classification等問題,它還廣泛的應用於image recognition,NLP 等等應用中,當然啦,這一節咱們主要講述神經網絡 ...