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    网络函数出问题什么情况

    的搜索结果
  • 干货|不同的损失函数会对深度神经网络带来什么样的影响?

    二次损失函数会在神经元犯了明显错误的情况下使得网络学习缓慢,而使用交叉熵损失函数则会在明显犯错的时候学的更快。 今天,我们主要来谈谈不同的损失函数会对深度神经网络带来什么样的影响?(可以参考英文文献:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/inde...

    文章 行者武松 2018-03-05 1377浏览量

  • 调试神经网络让人抓狂?这有16条锦囊妙计送给你

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 这一篇的作者还是Andrey Nikishaev,一位创业者兼开发者。量子位前两天搬运了他的另外一篇《机器学习工程师自学指南》。 即便对于行家来说,调试神经网络也是一项艰巨的任务。数百万个参数挤在一起,一个微小的变化就能毁掉所有辛勤工作的成果。然而不...

    文章 行者武松 2018-01-16 881浏览量

  • 100行Python代码理解深度学习关键概念:从头构建恶性肿瘤检测网络

    在构建乳腺癌预测神经网络过程中,我们主要分为3大部分: 1.用Python从零开始创建一个神经网络,并使用梯度下降算法训练模型。 2.在该神经网络中使用威斯康星乳腺癌数据集,根据9种不同的特征,预测肿瘤是良性还是恶性的。 3.探索反向传播和梯度下降算法的工作原理。 在这个领域中,有很多大牛都通过视...

    文章 【方向】 2019-03-18 7184浏览量

  • 简单形象又有趣地讲解神经网络是什么

    神经元 先来认识下真正的神经元。 图 1: 典型神经元的结构(来自维基百科 “树突” 词条) 神经元大致可以分为树突、突触、细胞体和轴突。树突为神经元的输入通道,其功能是将其他神经元的动作电位传递至细胞体。其他神经元的动作电位借由位于树突分支上的多个突触传递至树突上。神经细胞可以视为有两种状态的...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1666浏览量

  • 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络时所有可能做错的事情,以及他自己的解决...

    文章 技术小能手 2017-09-07 14251浏览量

  • 没人想被这些事搞砸!重试装饰器助你一臂之力

    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! “胶水语言”,顾名思义,意味着这种语言有助于将连接系统,确保数据能以所需结构和格式,由A转到B。Python就是知名度最高的一种胶水语言。笔者曾用Python构建了无数的ETL脚本(数据提取、转...

    文章 云栖号资讯小编 2020-04-21 322浏览量

  • 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?作者在这里列出了建神经网络时所有可能做错的事情,以及他自己的解决经验。 忘记规范化数据 忘记检查结果 忘记预处理数据 忘记使用正则化 使用的batch太大 使用了不正确的学习率 在最后层使用了错误的激活函数 你的网络包含了Bad Gradients 初始化网络权...

    文章 知与谁同 2017-08-01 1481浏览量

  • 独家 | 一文读懂人工神经网络学习原理

    在之前的博客中,我们谈到了关于人工神经网络(ANN)的一些非常有趣的主题。其中介绍了人工神经网络的基本结构以及一些最常用的激活函数。然而,我们并未提及人工神经网络最重要的方面 ---- 学习。这种系统最大的威力在于,它们可以像人类一样,一旦在训练过程中熟悉了某种问题,随后便可以解决同类型的问题。在...

    文章 技术小能手 2018-02-06 2697浏览量

  • 从Y = X到构建完整的人工神经网络

    原标题 | From Y=X to Building a Complete Artificial Neural Network 作者 | Ahmed Gad 译者 | AI小山(工程师)、朱慧94(上海大学)、Mr-UC(中国科学院大学) 本文编辑:王立鱼 英语原文:https:/...

    文章 雷锋网 2019-07-09 1123浏览量

  • 一张地图带你玩转机器学习

    [ 导读 ]很多人在学机器学习和深度学习的时候都有一个感受:所学的知识零散、不系统,缺乏整体感,这是普遍存在的一个问题。这篇文章对常用的机器学习和深度学习算法进行了总结,整理出它们之间的关系,以及每种算法的核心点,各种算法之间的比较。由此形成了一张算法地图,以帮助大家更好的理解和记忆这些算法。 下...

    文章 技术小能手 2018-07-22 2566浏览量

  • Google MapReduce有啥巧妙优化?

    搞架构的人,Google的架构论文是必看的,但好像大家都不愿意去啃英文论文。故把自己的读书笔记,加入自己的思考,分享给大家。 《MapReduce到底解决什么问题?》做了简介,这是第二篇,Google MapReduce优化启示(中)。 什么是MapReduce? MapReduce这个编程模型解...

    文章 初商 2019-08-08 1105浏览量

  • 关于神经网络,这里有你想要了解的一切!

    介绍 随着神经网络的发展,很多过去曾被认为是难以完成的任务现在已经可以完成了例如图像识别、语音识别,在数据集中发现更深的关系等已经变得更加容易了。所以我们应该衷心感谢这一领域的杰出研究人员,他们的发现帮助我们发挥了神经网络的真正力量。 如果你真的有兴趣将机器学习作为一门学科,深入了解深度学习网络对...

    文章 【方向】 2018-05-28 2555浏览量

  • 开发者自述:我是怎样理解支持向量机(SVM)与神经网络的

      SVM与神经网络 支持向量机并不是神经网络,这两个完全是两条不一样的路吧。不过详细来说,线性SVM的计算部分就像一个单层的神经网络一样,而非线性SVM就完全和神经网络不一样了(是的没错,现实生活中大多问题是非线性的),详情可以参考知乎答案。 这两个冤家一直不争上下,最近基于神经网络的深度学习因...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2170浏览量

  • 《白话深度学习与TensorFlow》——第2章 深度学习是什么 2.1 神经网络是什么

    第2章 深度学习是什么 2.1 神经网络是什么 要说深度学习(deep learning),就必须先说神经网络,或者称人工神经网络(artificial neural network,ANN)。神经网络是一种人类由于受到生物神经细胞结构启发而研究出的一种算法体系。 人的神经细胞就像图上这样,枝枝杈...

    文章 华章计算机 2017-09-04 2150浏览量

  • 深度学习最佳实践系列——权重w初始化

           作为深度学习的初学者,我有意识到的一件事情,即网络上没有太多的在线文档能够涵盖所有深层次的学习技巧。都是一些比较零碎的实践技巧,比如权重初始化、正则化及循环学习率等,这些可以使得训练和调试神经网络变得更容易和更高效。本系列博客内容将尽可能多地介绍一些实践细节,以便你更容易实现深度学习...

    文章 【方向】 2018-06-25 3230浏览量

  • 独家 | 一文读懂神经网络(附解读&案例)

    作者:Matthew Stewart 文章来源:微信公众号 数据派THU 翻译:车前子 校对:陈丹 ---- 本文的知识将提供一个强有力的基础,带你入门神经网络的性能,应用于深度学习应用。 “你的大脑并不产生思想。你的思想塑造了神经网络。”——Deepak Chopra 引文 J. Noceda...

    文章 初商 2019-08-28 1307浏览量

  • Machine Learning笔记——单变量线性回归

    学习者:阳光罗诺 来源:吴恩达 机器学习课程 在监督学习的问题中,预测房价属于一个例子对于一个监督学习,就需要有相对应的训练数据集,训练集(Training Set):主要用于建立模型在机器学习中,样本一般分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set)和测试集...

    文章 Soler索莱尔HO 2018-11-27 961浏览量

  • 一读即懂的神经网络图解指南

    按照如下步骤运行代码:• git clone https://github.com/omar-florez/scratch_mlp/• python scratch_mlp/scratch_mlp.py 神经网络是线性模型和非线性模型的巧妙组合。选择并连接这些模型,便能获得一个强大的工...

    文章 游客p7fmlgxl4jj2k 2019-08-05 450浏览量

  • 深度学习入门者必看:25个你一定要知道的概念

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 人工智能,深度学习,机器学习……不管你在从事什么工作,都需要了解这些概念。否则的话,三年之内你就会变成一只恐龙。 —— 马克·库班 库班的这句话,乍听起来有些偏激,但是“话糙理不糙”,我们现在正处于一场由大数据和超算引发的改革洪流之中。 首先,我们...

    文章 行者武松 2018-01-24 900浏览量

  • 深度学习之优化详解:batch normalization

    认识上图这些人吗?这些人把自己叫做“The Myth Busters”,为什么?在他们的启发下,我们才会在Paperspace做类似的事情。我们要解决是Batch Normalization(BN)是否确实解决了Internal Covariate Shift的问题。虽然Batch Normali...

    文章 【方向】 2018-07-26 2284浏览量

  • 用Python 进行深度学习

    人脑模拟     深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感。此观点引出了“神经网络”这一术语。人脑中包含数十亿个神经元,它们之间有数万个连接。很多情况下,深度学习算法和人脑相似,因为人脑和深度学习模型都拥有大量的编译单元(神经元),这些编译单元(神经元)在独立的情况下都不太智能,但是当...

    文章 【方向】 2018-09-15 3952浏览量

  • 如何打一手好Log(转)

      如果项目上过线的话,那你一定知道Log是多么重要。   为什么说Log重要呢?因为上线项目不允许你调试,你只能通过Log来分析问题。这时打一手好Log的重要性绝不亚于写一手好代码。项目出问题时,你要能拿出Log证明自己负责的部分没有问题,如果是自己的问题,要从Log里快速找出错误原因。如果没有...

    文章 developerguy 2014-09-12 632浏览量

  • 带你读《C#神经网络编程》之一:快速预览

    智能系统与技术丛书点击查看第二章点击查看第三章C#神经网络编程Hands-On Neural Network Programming with C# [美]马特·R.科尔(Matt R.Cole) 著刘 安 译 第1章 快速预览欢迎阅读本书。感谢你购买本书并与我们一起学习。现在,无论你走到哪里,...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-12 613浏览量

  • 更新了朋友圈&微博动态,好友何时会点赞评论?

    本文由清华大学媒体与网络实验室以及迈阿密大学物理系共同合作完成,作者包括:余林韵(清华大学计算机系博士生,已毕业加入今日头条人工智能实验室)、崔鹏(清华大学计算机系副教授、博士生导师)、宋超明(迈阿密大学物理系助理教授)、张天扬(清华大学计算机系博士生)、杨士强(清华大学计算机系教授、博士生导师)...

    文章 玄学酱 2017-10-24 827浏览量

  • 入门篇:函数计算中角色和访问策略的讲解

    阿里云函数计算是近期推出的一个无服务器的全托管的产品,使用者只需编写核心代码并设置运行的条件,即可在函数计算以弹性、安全地运行。函数计算能自行维护服务器资源,网络资源,以及消息分发和负载均衡等功能。 因为使用者需要把代码部署在函数计算上运行,能调用函数的方式有很多,可以通过APIGateway、F...

    文章 文意 2017-07-31 6361浏览量

  • java笔试题(4)

    abstract的method是否可同时是static,是否可同时是native,是否可同时是synchronized? abstract的method 不可以是static的,因为抽象的方法是要被子类实现的,而static与子类扯不上关系! abstract的method 不可以是native的...

    文章 老朱教授 2017-10-01 875浏览量

  • 【深度学习会被可微分编程取代?】展望30年后的神经网络和函数编程

    目前,深度学习是一个非常成功的工具。但这个工具是我们偶然发现的,作为一个领域,还没有统一的看法或共同的理解。事实上,这个领域还存在几种相互竞争的表述! 我认为在30年后回过头看,我们将看到很不一样的深度学习。 30年后的深度学习:神经科学观点、概率统计观点和表征观点,谁会胜出? 如果我们认为30年...

    文章 技术小能手 2018-01-08 1695浏览量

  • 理清神经网络中的数学知识

    导读:首先我想在这里声明的是,本篇文章针对的是一些已经具备一定神经网络知识的人。意在帮助大家梳理神经网络中涉及的数学知识,以及理解其物理含义。希望大家读过之后,可以使大家对于神经网络有更多角度的理解,帮助大家推导以及理解其中的数学公式。(本篇文章在叙述方式上多以白话为主,意在让大多数人有形象的概念...

    文章 玄学酱 2017-10-24 743浏览量

  • 干货 | 算法工程师入门第一期——罗恒讲深度学习

    雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文为大牛讲堂算法工程师入门课程第一篇。地平线资深算法工程师罗恒、穆黎森、黄李超将分别带来深度学习、增强学习、物体检测的相关课程。本期地平线资深算法研究员罗恒将为大家带来深度学习简介,包括神经网络历史回顾和神经网络训练等内容。 ▼  整个神经网络,从历史上就可以把很多...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1508浏览量

  • 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 本文是作者关于如何「训练」神经网络的一部分经验...

    文章 技术小能手 2017-12-18 2483浏览量

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