【python實現卷積神經網絡】開始訓練
代碼來源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D（帶stride、padding）的具體實現：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
原文：神經網絡的訓練和測試 python
承接上一節，神經網絡需要訓練，那么訓練集來自哪 測試的數據又來自哪 python神經網絡編程 一書給出了訓練集，識別圖片中的數字。測試集的鏈接如下： https: raw.githubusercontent.com makeyourownneuralnetwork makeyourownneuralnetwork master mnist dataset mnist test .csv 為了方便 ...
2018-09-26 15:34 0 3135 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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 ...
【python實現卷積神經網絡】定義訓練和測試過程
代碼來源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D（帶stride、padding）的具體實現：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
神經網絡的訓練的大致流程
...
加速神經網絡的訓練
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 ...
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 神經元 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 ...
神經網絡訓練技巧
參數初始化 是否可以將全部參數初始化為0 同一層的任意神經元都是同構的 它們的輸入輸出都相同，因此前向反向傳播的取值完全相同 訓練一直是對稱的，同一層參數都是相同的 隨機初始化參數 初始化參數為取值范圍\((-\dfrac ...