【tensorflow】神經網絡的一些基本概念(前向傳播、反向傳播、損失函數、梯度下降法、學習率)和設計過程
當今人工智能主流方向 —— 連接主義，即仿腦神經元連接，實現感性思維，如神經網絡。 神經網絡的一般設計過程： 准備數據：采集大量“特征/標簽”數據 搭建網絡：搭建神經網絡結構 優化參數：訓練網絡獲取最佳參數（反向傳播） 應用網絡：將網絡保存為模型，輸入新數據，輸出分類 ...
原文：有關一些求導的概念與神經網絡梯度下降
Theory for f : mathbb R n mapsto mathbb R 先定義一個標識：scalar product langle a b rangle sum i n a i b i 我們可以定義導數的公式如下： f x h f x mathrm d x f h o h rightarrow h O h rightarrow h 滿足 lim h rightarrow epsilon ...
2019-05-03 20:34 1 448 推薦指數：
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