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    bp神经网络算法 学习率

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  • 一文彻底搞懂BP算法：原理推导+数据演示+项目实战（上篇）

    欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 反向传播算法（Backpropagation Algorithm，简称BP算法）是深度学习的重要思想基础，对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识！本文希望以一个清...

    文章 磐石001 2018-04-02 2575浏览量

  • 《深度学习导论及案例分析》一2.14通用反向传播算法

    #### 本节书摘来自华章出版社《深度学习导论及案例分析》一书中的第2章，第2.14节，作者李玉鑑 张婷，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.14通用反向传播算法 由于深度学习在本质上是人工神经网络的延续，是在克服反向传播算法对深层网络的训练困难过程中逐步发展和建立起来的...

    文章 华章计算机 2017-05-02 911浏览量

  • BP人工神经网络的介绍与实现

    神经网络概念与适合领域 神经网络最早的研究是 40 年代心理学家 Mcculloch 和数学家 Pitts 合作提出的 ，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。 神经网络的发展大致经过 3 个阶段：1947～1969 年为初期，在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如 MP 模型、...

    文章 ghost丶桃子 2016-05-20 2449浏览量

  • 神经网络和数学之间的联系在哪里？看完你就明白

    在我们了解过神经网络的人中，都了解神经网络一个有很常见的训练方法，BP 训练算法。通过 BP 算法，我们可以不断的训练网络，最终使得网络可以无限的逼近一种我们想要拟合的函数，最终训练好的网络它既能在训练集上表现好，也能在测试集上表现不错！ 那么 BP 算法具体是什么呢？为什么通过 BP 算法，我们...

    文章 玄学酱 2017-08-23 1315浏览量

  • 《中国人工智能学会通讯》——5.24 受神经元和突触特性的启发

    5.24 受神经元和突触特性的启发 大脑的基本运算单元是神经元，它对某些特定的刺激起反应，并发放动作电位来编码信息。神经元动作电位的发放有显著的噪声，在计算神经学中经常用泊松过程[13]的模型来描述。人脑中具有海量的连接，而这种噪声可以理解为人脑“参数学习”过程中的一种规范化手段[14] 。Dro...

    文章 知与谁同 2017-09-04 900浏览量

  • 独家 | 一文读懂优化算法

    一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点，其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程，遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想，禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程，神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧...

    文章 行者武松 2017-10-10 2038浏览量

  • BAT资深算法工程师「Deep Learning」读书系列分享（一） | 分享总结

    雷锋网 AI 科技评论按：「Deep Learning」这本书是机器学习领域的重磅书籍，三位作者分别是机器学习界名人、GAN的提出者、谷歌大脑研究科学家 Ian Goodfellow，神经网络领域创始三位创始人之一的蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio（也是 Ian Goodfel...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 844浏览量

  • 《模式识别原理及工程应用》——第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1 分类器的描述方法

    第2章　基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1　分类器的描述方法 分类器是一种计算机程序，它的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。分类器常应用在搜索引擎以及各种检索程序中，同时也大量应用于数据分析与预测领域。分类器是一种机器学习程序，因此归为人工智能的范畴。人工智能的多个领域，包括数据挖...

    文章 华章计算机 2017-08-01 1765浏览量

  • 带你走进神经网络的“前世今生”

    摘要：提起神经网络，你会想到什么？关于深度学习，你又是否思考过其中的原理呢？从上个世纪四十年代神经网络诞生开始，到今天已经历经70多年的发展，这中间它又经历了什么？本文将带领大家走进神经网络的“前世今生”一探究竟。 本次直播视频精彩回顾，戳这里！ 演讲嘉宾简介： 孙飞（花名：丹丰），阿里巴巴...

    文章 青衫染烟雨 2018-03-21 4937浏览量

  • 一文读懂神经网络(附PPT、视频)

    演讲嘉宾简介： 孙飞（丹丰），阿里巴巴搜索事业部高级算法工程师。中科院计算所博士，博士期间主要研究方向为文本分布式表示，在SIGIR、ACL、EMNLP以及IJCAI等会议发表论文多篇。目前主要从事推荐系统以及文本生成相关方面研发工作。 以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT整理而成。 本次的...

    文章 技术小能手 2018-03-26 2918浏览量

  • Tensorflow快餐教程(8) - 深度学习简史

    深度学习简史 从机器学习流派说起 如果要给机器学习划分流派的话，初步划分可以分为『归纳学习』和『统计学习』两大类。所谓『归纳学习』，就跟我们平时学习所用的归纳法差不多，也叫『从样例中学习』。归纳学习又分为两大类，一类是像我们归纳知识点一样，把知识分解成一个一个的点，然后进行学习。因为最终都要表示成...

    文章 lusing 2018-05-03 2921浏览量

  • 【深度学习之美】BP算法双向传，链式求导最缠绵（入门系列之八）

    更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 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）神经网络不胜语，M-P模型似可寻（深度学习入门系列之三）“机器学习”三重门，“中庸之道...

    文章 【方向】 2017-06-25 34801浏览量

  • 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的能力。但是随着网络深度的增加，模型的容...

    文章 技术小能手 2018-07-24 1796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 2522浏览量

  • Andrew Ng机器学习课程笔记--汇总

    笔记总结，各章节主要内容已总结在标题之中 Andrew Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型) Andrew Ng机器学习课程笔记--week2(多元线性回归&正规公式） Andrew Ng机器学习课程笔记--week3(逻辑回归&正则化参数) ...

    文章 marsggbo 2017-08-25 792浏览量

  • 转载 ： 神经网络浅讲：从神经元到深度学习

    　　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。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器...

    文章 巴洛克上校 2017-07-07 4049浏览量

  • 【直观梳理深度学习关键概念】优化算法、调参基本思路、正则化方式等

    引言 深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一，许多卓有建树的论文已经发表，而且已有很多高质量的开源深度学习框架可供使用。然而，论文通常非常简明扼要并假设读者已对深度学习有相当的理解，这使得初学者经常卡在一些概念的理解上，读论文似懂非懂，十分吃力。另一方面，即使有了简单易用的深度学...

    文章 技术小能手 2017-11-28 2153浏览量

  • 深度学习进化编年大事记

    本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 本文作者Andrew Fogg，可视化网页抓取网站Import.io的联合创始人。这篇文章阐明了人工智能、机器学习与深度学习的关系，进而讲述深度学习成长史，带你一文入门深度学习。 当你听到“深度学习”时，可以想象一个巨大的深度神经网络。“深度”指的是...

    文章 行者武松 2018-01-16 985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 1521浏览量

  • 反向传播算法最全解读，机器学习进阶必看！

    目前网络上关于反向传播算法的教程已经很多，那我们还有必要再写一份教程吗？答案是‘需要’。 为什么这么说呢？我们教员Sanjeev最近要给本科生上一门人工智能的课，尽管网上有很多反向传播算法的教程，但他却找不到一份令他满意的教程，因此我们决定自己写一份关于反向传播算法的教程，介绍一下反向传播算法的历...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 956浏览量

  • 人工智能在深度学习领域的前世今生

    雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文作者兰彻， 文章详细介绍了1）人工智能发展的七个重要阶段；2）深度学习在人工智能的发展；3）最后也提出作者对于深度学习挑战和未来发展的看法。 这两年人工智能热闹非凡，不仅科技巨头发力AI取得技术与产品的突破，还有众多初创企业获得风险资本的青睐，几乎每周都可以看到相...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1322浏览量

  • 转载：从机器学习谈起

    　　在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 　　在进入...

    文章 巴洛克上校 2017-07-07 3957浏览量

  • 一页纸说清楚“深度学习”

    深度学习：像人脑一样深层次地思考 如果你认为"个性化推荐"系统有了“人工智能”，那你就错了。其实，这些推荐系统背后的运行原理主要基于概率统计、矩阵或图模型，计算机对这些数值运算确实很擅长，但由于采用的只是“经验主义”的实用方法（也即管用就行），而非以“理性主义”的原则真正探求智能产生的原理，所以距...

    文章 小旋风柴进 2017-04-03 1257浏览量

  • 【深度学习之美】全面连接困何处，卷积网络见解深（入门系列之九）

    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） 神经网络不胜语，M-P模型似可寻（深度学习入门系列之三） “机器学习”三重门，“中庸之道”趋若人（深度学习入门系列之四） Hello World感知机，懂你我心才...

    文章 【方向】 2017-08-01 19729浏览量

  • 吴恩达导师Michael I. Jordan刚去清华手写版书讲了三天课，这有一份他的课程笔记

    被称为“机器学习之父”的Michael I. Jordan教授上周（9月12-14日）在清华进行了为期三天的校内公开课，面对清华同学分享了他在伯克利AMP Lab和RISE Lab的最新研究成果。 Jordan教授本次亲自上阵授课实属难得，为保证教学质量，本次系列课程也只面向清华学生开放，且不设录...

    文章 技术小能手 2017-09-20 2369浏览量

  • 独家 | 一文读懂深度学习

    Figure1. Deep learning导图   前言 深度学习（deep learning）的概念最早可以追溯到1940-1960年间的控制论（cybernetics），之后在1980-1990年间发展为连接主义（connectionism），第三次发展浪潮便是2006年由人工神经网络（A...

    文章 行者武松 2017-08-01 2168浏览量

  • 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，但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7，1.7]。意味着要使神经元有效，tansig( w1*x1 + w2*x2...

    文章 桃子红了呐 2017-11-09 2419浏览量

  • 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。而初始位置的切线的斜率a > 0（也即该...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2132浏览量

  • 【深度学习之美】山重水复疑无路，最快下降问梯度（入门系列之七）

    更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 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）神经网络不胜语，M-P模型似可寻（深度学习入门系列之三）“机器学习”三重门，“中庸之道...

    文章 【方向】 2017-06-19 23115浏览量

  • 纯干货：大数据挖掘方法及案例介绍（以后不会再被忽悠了）

    1、数据挖掘的引入 面对山一样高的，海一样广的数据，我们该怎么办？ 数据挖掘中的5W问题 为什么要使用数据挖掘？ 数据挖掘是什么？ 谁在使用数据挖掘？ 数据挖掘有哪些方法？ 数据挖掘使用在哪些领域？ 百度百科中关于数据挖掘的定义如下： 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数...

    文章 skyme 2016-05-05 5336浏览量

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