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当前主题:神经网络 动量

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DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week4深层神经网络

一、深层神经网络 深层神经网络的符号与浅层的不同,记录如下: 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量,例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a

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神经网络如何学习的?

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 像下山一样,找到损失函数的最低点。 毫无疑问,神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。 为了能够理解神

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被错误理解的人工神经网络(三)!

被错误理解的人工神经网络(一)! 被错误理解的人工神经网络(二)! 本文我们聊聊另外两个人工神经网络的误解:许多算法都需要自己来写?;神经网络训练需要大量的数据? 许多训练算法存在于神经网络中 神经网络的学习算法试图优化神经网络的权重,直到满足一些停止条件。这

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带你读《C#神经网络编程》之二:构建第一个神经网络

点击查看第一章点击查看第三章 第2章 构建第一个神经网络 现在我们已经快速地对神经网络进行了复习,这是一个好的起点,为了不让大家抓狂,我们先编写一个非常简单的神经网络。我们将为几个函数搭建基本框架,以便你更好地了解将要使用的许多API的背后详情。我们将从头到

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BP神经网络基础算法

BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权值和偏差。具体步骤如下: (1)初始化,随机

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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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神经网络训练细节与注意点

转载自良有以也 神经网络训练细节与注意点 本文主要包括以下内容: 梯度检查 合理性(Sanity)检查 检查学习过程 损失函数 训练集与验证集准确率 权重:更新比例 每层的激活数据与梯度分布 可视化 参数更新 一阶(随机梯度下降)方法,动量方法,Nester

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