文章導讀： 1. 梯度消失問題 2. 是什么導致了梯度消失問題？ 3. 復雜神經網絡中的梯度不穩定問題 之前的章節，我們利用一個僅包含一層隱藏層的簡單神經網絡就在MNIST識別問題上獲得了98%左右的准確率。我們於是本能會想到用更多的隱藏層，構建更復雜的神經網絡將會為我們帶來更好 ...

本文總結自《Neural Networks and Deep Learning》第5章的內容。 問題引入 隨着隱藏層數目的增加，分類准確率反而下降了。為什么？ 消失的梯度問題（The vanishing gradient problem） 先看一組試驗數據，當神經網絡在訓練過程中 ...

靠近輸入的神經元會比靠近輸出的神經元的梯度成指數級衰減 靠近輸出層的hidden layer 梯度大，參數更新快，所以很快就會收斂； 而靠近輸入層的hidden layer 梯度小，參數更新慢，幾乎就和初始狀態一樣，隨機分布。 這種現象就是梯度彌散（vanishing gradient ...

這個人總結的太好了 ， 忍不住想學習一下，放到這里。 為了尊重原創作者，說明一下是轉載於：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 學習總結 1. 簡介 神經網絡和深度學習是由Michael Nielsen所寫 ...

本文總結自《Neural Networks and Deep Learning》第1章的部分內容。 使用梯度下降算法進行學習（Learning with gradient descent） 1. 目標 我們希望有一個算法，能讓我們找到權重和偏置，以至於網絡的輸出y(x) 能夠擬合所有 ...

深度學習引言 AI是最新的電力 大約在一百年前，我們社會的電氣化改變了每個主要行業，從交通運輸行業到制造業、醫療保健、通訊等方面，我認為如今我們見到了AI明顯的令人驚訝的能量，帶來了同樣巨大的轉變。 什么是神經網絡？ 神經網絡的一部分神奇之處在於，當你實現它之后，你要做的只是輸入x，就能 ...

出處： Michael Nielsen的《Neural Network and Deep Learning》，點擊末尾“閱讀原文”即可查看英文原文。 本節譯者：哈工大SCIR本科生 趙懷鵬 (htt ...

一、前述 本文講述池化層和經典神經網絡中的架構模型。 二、池化Pooling 1、目標 降采樣subsample，shrink（濃縮），減少計算負荷，減少內存使用，參數數量減少（也可防止過擬合）減少輸入圖片大小（降低了圖片的質量）也使得神經網絡可以經受一點圖片平移，不受位置的影響（池化后 ...