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神经网络的激活函数总结

导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中,我们回答了3个关键的问题: 为什么需要激活函数? 什么样的函数能用作激活函数? 什么样的函数是好的激活函数? 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上

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深度学习的这些坑你都遇到过吗?神经网络 11 大常见陷阱及应对方法

如果你的神经网络不工作,该怎么办?本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题,包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等,并提供解决方法和原因解释,是深度学习实践的有用资料。 如果你的神经网络不工作,该怎么办?作者在这里列出了建神经网

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理解递归神经网络-part1

在本文的第一部分中,我们将介绍递归神经网络的来源,说明传统神经网络的局限性。然后,我们将深入探讨其技术架构的细节,这对于我们在下一部分用numpy从头进行编码很有用。 人类学习 B.J. Neblett曾经说过:我们是经验的总和,我们不会和昨天一样,也不会和

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能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis,看完就能用!

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首发地址:https://yq.aliyun.com/articles/64813 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文: 图1 CNNVis,一个能够帮助专家理解,分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要:深度卷积

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基于BP神经网络的字符识别研究

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理解计算 从根号2到AlphaGo 第3季神经网络的数学模型

1910年,英国哲学家伯特兰·罗素(Bertrand Russell )和其老师怀特海(Alfred North Whitehead)合著的《数学原理》一书问世,这本书是如此的深奥,尤其对中国人而言,因为直到100多年后的今天,仍然没有完整而权威的中译本(能看

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