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如何调试神经网络(深度神经网络)?

神经网络的调试基本上难于绝大多数的程序,因为大部分的神经网络的错误不会以类型错误或运行时错误显现,他们只是使得网络难以收敛。 如果你是一个新人,这可能会让你非常沮丧。一个有经验的网络训练者可以系统的克服这些困难,尽管存在着大量似是而非的错误信息,比如: 你的网

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神经网络

神经网络案例 摘要 在Compute Vision(计算机视觉)中,我们输入的是一张一张的图片,但是在计算机看来,每一张图片都是由一个一个像素点组成的,那么,什么是我们的输入样本X,什么又是我们的标签y?在图像识别中,一张图片所有像素点就是一个样本,也就是矩阵

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神经网络算法性能分析

训练神经网络的算法有成千上万个,最常用的有哪些,哪一个又最好?作者在本文中介绍了常见的五个算法,并从内存和速度上对它们进行对比。最后,他最推荐莱文贝格-马夸特算法。   用于神经网络中执行学习过程的程序被称为训练算法。训练算法有很多,各具不同的特征和性能。

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深层神经网络

import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState 常用函数与运算 tf.clip_by_value函数将张量限定在一定的范围内: sess = tf.InteractiveSession(

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深度全解卷积神经网络(附论文)

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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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一文入门卷积神经网络:CNN通俗解析

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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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