原文:神經網絡的6種有監督訓練算法

神經網絡可以采用有監督和無監督兩種方式來進行訓練。傳播訓練算法是一種非常有效的有監督訓練算法。 種傳播算法如下: Backpropagation Training Quick Propagation Training QPROP Manhattan Update Rule Resilient Propagation Training RPROP Scaled Conjugate Gradient ...

2017-05-18 11:51 0 6299 推薦指數:

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神經網絡的預訓練與自監督學習

目錄 圖神經網絡的預訓練與自監督學習 圖神經網絡簡史 預訓練GNN的前置條件 自監督學習 預訓練GNN的技術路線 未來展望 圖神經網絡的預訓練與自監督學習 圖神經網絡簡史 圖神經網絡(GNN)2005年 ...

Fri Feb 05 07:14:00 CST 2021 0 1302
淺談訓練神經網絡的五大算法

  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訓練算法訓練算法有很多,它們的特點和性能各不相同 ...

Thu Oct 27 18:25:00 CST 2016 0 3041
脈沖神經網絡及有監督學習算法Tempotron

接下來一段時間開啟脈沖神經網絡模型的探索之旅。脈沖神經網絡有更強的生物學基礎,盡可能地模擬生物神經元之間的連接和通信方式。其潛在能力較強,值得踏進一步探索。 構建脈沖神經網絡模型,至少需要考慮三點:1. 外界刺激編碼2. 構建神經元模型3. 制定學習規則 外界刺激的編碼方式主要有 ...

Wed Dec 27 17:09:00 CST 2017 0 3960
如何訓練神經網絡

的問題:(好吧,這塊受訓練水平的影響,還是借鑒另一篇博客的翻譯:神經網絡六大坑)   1,you d ...

Tue Nov 02 23:50:00 CST 2021 0 123
神經網絡及其訓練

在前面的博客人工神經網絡入門和訓練深度神經網絡,也介紹了與本文類似的內容。前面的兩篇博客側重的是如何使用TensorFlow實現,而本文側重相關數學公式及其推導。 1 神經網絡基礎 1.1 單個神經元 一個神經元就是一個計算單元,傳入$n$個輸入,產生一個輸出,再應用於激活函數。記$n$維 ...

Fri Jun 08 06:05:00 CST 2018 0 11915
加速神經網絡訓練

  為什么要加速神經網絡,數據量太大,學習效率太慢。越復雜的神經網絡 , 越多的數據,需要在訓練神經網絡的過程上花費的時間也就越多。原因很簡單,就是因為計算量太大了。可是往往有時候為了解決復雜的問題,復雜的結構和大數據又是不能避免的,所以需要尋找一些方法, 讓神經網絡訓練變得快起來。為了便於理解 ...

Wed Apr 10 04:17:00 CST 2019 0 541
神經網絡訓練的過程

神經網絡訓練的過程可以分為三個步驟 1.定義神經網絡的結構和前向傳播的輸出結果 2.定義損失函數以及選擇反向傳播優化的算法 3.生成會話並在訓練數據上反復運行反向傳播優化算法 神經神經元是構成神經網絡的最小單位,神經元的結構如下 一個神經元可以有多個輸入和一個輸出,每個神經 ...

Wed Oct 23 16:27:00 CST 2019 0 1668
 
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