博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 卷积运算与相关运算 在计算机视觉领域,卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵,比如\(3\times3\)、\(5\times5\)等,数字图像是相对较大尺寸…
分类:神经网络
神经网络防止过拟合的方法
知乎上的回答:https://www.zhihu.com/question/59201590 深度学习防止过拟合的方法 过拟合即在训练误差很小,而泛化误差很大,因为模型可能过于的复…
积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少.
积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156 著名: 本文是从 Michael…
[转]教你看懂各种神经网络
原图如下: 虽然这些节点图不能显示各个模型的内部工作过程,但是这些节点图的汇总可以让我们在同一层面上对比不同神经网络的结构特点,从而对不同神经网络之间的关系有一个更为具象的理解。 感知器(Perceptrons)和前馈神…
神经网络之权重初始化
权重初始化 模型权重的初始化对于网络的训练很重要, 不好的初始化参数会导致梯度传播问题, 降低训练速度; 而好的初始化参数, 能够加速收敛, 并且更可能找到较优解. 如果权重一开始很小,信号到达最后也会很小;如果权重一开…
Tensorflow循环神经网络
Tensorflow循环神经网络 循环神经网络 梯度消失问题 LSTM网络 RNN其他变种 用RNN和Tensorflow实现手写数字分类 一.循环神经网络 from IPython.display import Ima…
系列之1-神经网络的基本工作原理
Copyright © Microsoft Corporation. All rights reserved. 适用于License版权许可 更多微软人工智能学习资源,请见微软人工智能教育与学习共建社区 Content …
Self Organizing Maps (SOM): 一种基于神经网络的聚类算法
自组织映射神经网络, 即Self Organizing Maps (SOM), 可以对数据进行无监督学习聚类。它的思想很简单,本质上是一种只有输入层–隐藏层的神经网络。隐藏层中的一个节点代表一个需要聚成的类。…
神经网络的通俗理解
数学之美–上对人工神经网络的通俗解释很形象: 0. 分类神经网络最重要的用途是分类,为了让大家对分类有个直观的认识,咱们先看几个例子: 垃圾邮件识别:现在有一封电子邮件,把出现在里面的所有词汇提取出来,送进一…
神经网络为什么要归一化
神经网络为什么要归一化 1.数值问题。 无容置疑,归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧,但…
NO.2:自学tensorflow之路------BP神经网络编程
引言 在上一篇博客中,介绍了各种Python的第三方库的安装,本周将要使用Tensorflow完成第一个神经网络,BP神经网络的编写。由于之前已经介绍过了BP神经网络的内部结构,本文将直接介绍Tensorflow编程…
神经网络入门之DNN(一)
神经网络简史 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。但是,Rosenblatt的单层…