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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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一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示。 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果想要使 J(w) 最小,w的值需要减小。而初始位置的

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【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。   本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅

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UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树:神经网络与决策树完美结合

【新智元导读】UCL、帝国理工和微软的研究人员合作,将神经网络与决策树结合在一起,提出了一种新的自适应神经树模型ANT,打破往局限,可以基于BP算法做训练,在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。 神经网络的成功关键在于其表示学习

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深度神经网络(DNN)的正则化

和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。 1. DNN的L1&L2正则化     想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L

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学习笔记CB010:递归神经网络、LSTM、自动抓取字幕

递归神经网络可存储记忆神经网络,LSTM是其中一种,在NLP领域应用效果不错。 递归神经网络(RNN),时间递归神经网络(recurrent neural network),结构递归神经网络(recursive neural network)。时间递归神经网

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【深度学习之美】神经网络不胜语, M-P模型似可寻(入门系列之三)

系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一) 人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二) “那些在个人设备里,谦谦卑卑地为我们哼着歌曲的数字仆人,总有一天会成为我们的霸主!” ——A.I. winter 在前面的小

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