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当前主题:神经网络LR

Matlab与神经网络入门

第一节、神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型         人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示: 图1. 人工神经元模型          图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示

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卷积神经网络概述及python实现

对于卷积神经网络(CNN)而言,相信很多读者并不陌生,该网络近年来在大多数领域都表现优异,尤其是在计算机视觉领域中。但是很多工作人员可能直接调用相关的深度学习工具箱搭建卷积神经网络模型,并不清楚其中具体的原理。本文将简单介绍卷积神经网络(CNN),方便读者大

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深度神经网络可视化工具集锦

TensorBoard:TensorFlow集成可视化工具 GitHub官方项目:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tensorboard TensorBoard

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TensorFlow构建循环神经网络

前言 前面在《循环神经网络》文章中已经介绍了深度学习的循环神经网络模型及其原理,接下去这篇文章将尝试使用TensorFlow来实现一个循环神经网络,该例子能通过训练给定的语料生成模型并实现对字符的预测。这里选择使用最原始的循环神经网络RNN模型。 语料库的准

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BP神经网络的限制与改进

一,BP网络的限制 在人工神经网络的应用中,绝大部分的神经网络模型采用了BP网络及其变化形式,但这并不说明BP网络是完美的,其各种算法依然存在一定的局限性。BP网络的局限性主要有以下几个方面。 1,学习速率与稳定性的矛盾 梯度算法进行稳定学习要求的学习速率较小

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从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)

作者从神经网络简单的数学定义开始,沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后,本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外,本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。 I. 简介 本文是作

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一位ML工程师构建深度神经网络的实用技巧

通用技巧 有些技巧对你来说可能就是明摆着的事,但在某些时候可能却并非如此,也可能存在不适用的情况,甚至对你的特定任务来说,可能不是一个好的技巧,所以使用时需要务必要谨慎! 使用 ADAM 优化器 确实很有效。与更传统的优化器相比,如 Vanilla 梯度下降法

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这些神经网络调参细节,你都了解了吗

【磐创AI导读】:本文主要介绍了神经网络调参并附有python代码介绍。 今天在写毕设的时候又回顾了一下神经网络调参的一些细节问题,特来总结下。主要从weight_decay,clip_norm,lr_decay说起。 以前刚入门的时候调参只是从hidden

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