原文:【零基礎】淺層神經網絡解析

回顧: 零基礎 AI神經元解析 含實例代碼 一 序言 前兩天寫了關於單神經元的解析,這里再接再厲繼續淺層神經網絡的解析。淺層神經網絡即是 層次較少 的神經網絡,雖然層次少但其性能相對單神經元強大了不只一點。 注:本文內容主要是對 床長 的系列教程進行總結,強烈推薦 床長 的人工智能系列教程 https: www.captainbed.net 二 淺層神經網絡的構成 回顧前面單神經元的構成,我們知道 ...

2019-09-23 21:23 0 1127 推薦指數:

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神經網絡和深度學習(二)淺層神經網絡

1、計算神經網絡的輸出(正向傳播): 矩陣表示: 向量化: 2、多個樣本的向量化(正向傳播): 3、激活函數: (1)sigmoid函數僅用於二分分類的情況,較少使用; a = 1 / (1 + e-z) g'(z) = g(z ...

Mon Nov 04 06:28:00 CST 2019 0 370
零基礎入門深度學習(7) - 遞歸神經網絡

無論即將到來的是大數據時代還是人工智能時代,亦或是傳統行業使用人工智能在雲上處理大數據的時代,作為一個有理想有追求的程序員,不懂深度學習(Deep Learning)這個超熱的技術,會不會感覺馬上就out了?現在救命稻草來了,《零基礎入門深度學習》系列文章旨在講幫助愛編程的你從零基礎達到 ...

Tue Mar 05 05:28:00 CST 2019 0 542
零基礎】看懂神經網絡中的反向傳播

一、序言   反向傳播在神經網絡中用於優化權重w和閾值b,是神經網絡優化的核心算法。經過數日的學習終於看明白了一點反向傳播的原理,這里作文記錄心得。   本文先介紹一下基本的數學計算方法,然后根據“損失計算公式”推導出優化參數的反向傳播方法。 二、基本數學原理   神經網絡中優化參數w、b ...

Mon Oct 14 18:14:00 CST 2019 1 846
零基礎神經網絡優化之動量梯度下降

一、序言   動量梯度下降也是一種神經網絡的優化方法,我們知道在梯度下降的過程中,雖然損失的整體趨勢是越來越接近0,但過程往往是非常曲折的,如下圖所示:   特別是在使用mini-batch后,由於單次參與訓練的圖片少了,這種“曲折”被放大了好幾倍。前面我們介紹過L2 ...

Tue Oct 29 19:01:00 CST 2019 0 298
零基礎入門深度學習(7) - 遞歸神經網絡

往期回顧 在前面的文章中,我們介紹了循環神經網絡,它可以用來處理包含序列結構的信息。然而,除此之外,信息往往還存在着諸如樹結構、圖結構等更復雜的結構。對於這種復雜的結構,循環神經網絡就無能為力了。本文介紹一種更為強大、復雜的神經網絡:遞歸神經網絡 (Recursive Neural ...

Fri Aug 17 19:20:00 CST 2018 0 1684
零基礎神經網絡優化之mini-batch

一、前言   回顧一下前面講過的兩種解決過擬合的方法:   1)L0、L1、L2:在向前傳播、反向傳播后面加個小尾巴   2)dropout:訓練時隨機“刪除”一部分神經元   本篇要介紹的優化方法叫mini-batch,它主要解決的問題是:實際應用時的訓練數據往往都太大了,一次加載到電腦 ...

Mon Oct 28 07:12:00 CST 2019 0 676
DeepLearning.ai學習筆記(一)神經網絡和深度學習--Week3淺層神經網絡

介紹 DeepLearning課程總共五大章節,該系列筆記將按照課程安排進行記錄。 另外第一章的前兩周的課程在之前的Andrew Ng機器學習課程筆記(博客園)&Andrew Ng機器學習課程筆記(CSDN)系列筆記中都有提到,所以這里不再贅述。 1、神經網絡概要 ...

Thu Aug 31 00:09:00 CST 2017 0 6691
 
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