原文:如何高效的通過BP算法來訓練CNN

Neural Networks Tricks of the Trade. nd 這本書是收錄了 年在NN上面的一些技巧 原理 算法性文章,對於初學者或者是正在學習NN的來說是很受用的。全書一共有 篇論文,本書期望里面的文章隨着時間能成為經典,不過正如bengio 超級大神 說的 the wisdom distilledhere should be taken as a guideline, to ...

2015-09-10 16:36 0 1991 推薦指數:

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卷積神經網絡 CNN BP算法推導

重點在對CNN的理解后, 理解對卷積層的的 梯度(導數) 推演. 回顧 CNN 首先是對神經網絡, 前向, 后向的基本認識. 神經網絡初步認識來看, 跟傳統的 ML 理論的區別在於, 它更像一個經驗的過程, 即debug. 它將一個樣本輸入(向量) 的每個分量, 進行一些 奇怪 的線性處理 ...

Mon Feb 17 03:01:00 CST 2020 0 1991
深度學習系列二(DNN的有監督訓練-BP算法

DNN的有監督訓練-BP算法 這里以$K$類分類問題來對BP算法進行描述。實際上對於其他問題(如回歸問題)基本是一樣的。給定訓練樣本為:$(\mathbf{x},\mathbf{y})$,其中$\mathbf{x}$為樣本的特征,$\mathbf{y}$為類別標簽,其形式 ...

Thu Jan 08 17:05:00 CST 2015 0 2731
傳統BP對比CNN

傳統BP vs CNN 存在2個問題 傳統BP網絡存在的問題: 權值太多,計算量太大 權值太多,需要大量樣本進行訓練 傳統的BP來處理圖像問題的話因為計算權值太多太大。 網絡的建立要根據數據的大小來建立。 求解權值得過程類似於求解方程組的過程,有1億個權值要多少個 ...

Thu Jul 19 07:33:00 CST 2018 0 2313
BP算法

sigmoid函數 神經網絡激活函數是sigmoid函數。 定義為: sigmoid函數是一個非線性函數,值域是(0,1)。函數圖像如下圖所示: sigmoid導數: 可以看得出 ...

Fri Jun 28 00:42:00 CST 2019 0 665
CNN訓練中的技巧

轉自: http://weibo.com/p/1001603816330729006673 說明:這個翻譯應該是來自原文:http://yyue.blogspot.hk/2015/01/a-bri ...

Wed Mar 18 17:28:00 CST 2015 0 2151
BP算法詳解

說到神經網絡,大家看到這個圖應該不陌生: 這是典型的三層神經網絡的基本構成,Layer L1是輸入層,Layer L2是隱含層,Layer L3是隱含層,我們現在手里有一堆數據{x ...

Sun Sep 16 18:10:00 CST 2018 1 11610
深度學習之BP算法

1.介紹 人工神經網絡(Artificial Neural Network,ANN)簡稱神經網絡(NN),是在現代生物學研究人腦組織所取得成果的基礎上提出來的。人工神經網絡是大腦生物 ...

Wed Jan 12 06:07:00 CST 2022 0 1019
BP算法總結

BP算法(Back Propagation),即反向傳播算法,是一種與最優化方法(如梯度下降法)結合使用的,用來訓練人工神經網絡的常見方法。BP算法會計算網絡中所有權重的損失函數的梯度,這個梯度會反饋給最優化方法,用來更新權值以最小化損失函數。它的學習過程由信號的正向傳播(求損失 ...

Sat Jan 15 10:16:00 CST 2022 0 1436
 
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