深度神經網絡（DNN）
深度神經網絡（DNN） 深度神經網絡（Deep Neural Networks， 以下簡稱DNN）是深度學習的基礎，而要理解DNN，首先我們要理解DNN模型，下面我們就對DNN的模型與前向傳播算法做一個總結。 1. 從感知機到神經網絡 在感知機原理小結中，我們介紹過感知機的模型，它是 ...
原文：一天搞懂深度學習-訓練深度神經網絡(DNN)的要點
前言 這是 一天搞懂深度學習 的第二部分 一 選擇合適的損失函數 典型的損失函數有平方誤差損失函數和交叉熵損失函數。 交叉熵損失函數： 選擇不同的損失函數會有不同的訓練效果 二 mini batch和epoch 什么是mini batch和epoch 所謂的mini batch指的是我們將原來的數據分成不重疊的若干個小的數據塊。然后在每一個epoch里面分別的運行每個mini batch。ecpo ...
2018-04-23 15:40 0 2482 推薦指數：
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深度神經網絡（Deep Neural Networks，簡稱DNN）是深度學習的基礎。 回顧監督學習的一般性問題。假設我們有$m$個訓練樣本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$，其中$x$為輸入向量，$y$為輸出向量，利用這個訓練 ...
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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 ...
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本文轉載修改自：知乎-科言君 感知機(perceptron) 神經網絡技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫感知機（perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特征向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。早期感知機的推動者是Rosenblatt ...
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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 ...