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 ...

Kaggle上有免費供大家使用的GPU計算資源，本文教你如何使用它來訓練自己的神經網絡。 Kaggle是什么 Kaggle是一個數據建模和數據分析競賽平台。企業和研究者可在其上發布數據，統計學者和數據挖掘專家可在其上進行競賽以產生最好的模型。 在Kaggle ...

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 ...

/) 中，並且可以共享，就如同您使用 Google 文檔或表格一樣。Colaboratory 可免費使用 ...

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 ...

XXXX.ipynb文件,打開文件 　　修改-》筆記本設置，選擇python版本，以及GPU/TPU 【說明：以下 ...

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 ...

　　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 ...