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神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机梯度下降,链式求导法则而来的

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【深度学习之美】损失函数减肥用,神经网络调权重(入门系列之六)

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机器学习入门|神经网络(一)

传统的机器学习模型过于依赖数据的特征,可解释性强,我们可以通过模型训练结果的权重直观地看到哪个事物特征发挥了多少程度的作用。可是 并不是所有样本都有显示的可描述特征。比如一张图片、一段语音或者一些特殊事物。 有些事物通过显式特征的方式不容易分辨。采集两个人A

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【转】脉络清晰的BP神经网络讲解,赞

学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中,学习算法的研究有着十分重要的地位。目前,人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的。所以,有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法.而有的算法可能可用于

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一小时神经网络从入门到精通(放弃)

前言 本文主要是学习BP神经网络的一个总结,其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。 目前本人对于机器学习也还只是入门状态,对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的),对于很多公式也是不求甚解,因此这篇文章是尝试用自己的语言

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神经网络初学者指南:基于Scikit-Learn的Python模块

编者按:这个帖子概述了使用 Scikit-learn 在 Python 中设置神经网络的方法,其最新版本现在已经内置支持神经网络模型。作者 Jose Portilla 是一名数据科学顾问和培训师,目前在 Udemy 上教授在线课程。 他也是Pierian Da

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