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 ...
摘要:本文介紹了創建神經網絡時使用的多種優化器,並講述了如何使用優化器讓訓練網絡更快。 通過使用Numpy來創建神經網絡,讓我意識到有哪些因素影響着神經網絡的性能。架構 超參數值 參數初始化,僅是其中的一部分,而這次我們將致力於對學習過程的速度有巨大影響的決策,以及所獲得的預測的准確性 對優化策略的選擇。我們會研究很多流行的優化器,研究它們的工作原理,並進行對比。 你在GitHub上可以找到所有 ...
2018-11-27 15:44 0 652 推薦指數:
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 ...
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 ...
前言 Colaboratory 是一個 Google 研究項目,旨在幫助傳播機器學習培訓和研究成果。它是一個 Jupyter 筆記本環境,不需要進行任何設置就可以使用,並且完全在雲端運行。Colaboratory 筆記本存儲在 Google 雲端硬盤 (https ...
Colaboratory 是一個 Google 研究項目,旨在幫助傳播機器學習培訓和研究成果。它是一個 Jupyter 筆記本環境,不需要進行任何設置就可以使用,並且完全在雲端運行。Colaboratory 筆記本存儲在 Google 雲端硬盤 (https://drive.google.com ...
layers介紹 Flatten和Dense介紹 優化器 損失函數 compile用法 第二個是onehot編碼 模型訓練 model.fit 兩種創建模型的方法 ...
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 ...
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 ...