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    bp神经网络 拟合

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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 2640浏览量

  • 卷积神经网络(CNN)小结

    卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是人工神经网络的一种,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。 感受野和权值共享 卷积神经网络一个牛逼的地方就在于通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数,这有助于提高一般前向BP算法的训练性能。 ...

    文章 朔小茂 2018-03-12 1743浏览量

  • CNN卷积神经网络

    一、BP神经网络回顾 人工全连接神经网络 (1)每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的 (2)当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练               的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢 传统神经网络存在的问题: (1)权值太多,计算量太大 (2)权值太多,...

    文章 飞天小橘子 2018-05-26 1377浏览量

  • 机器的自我进化

    人类以为自己很强大,然而不过是一直在模仿大自然的造化而已,比如神经网络多少受些人脑神经的设计影响。 人类进步很快,制造工具,让自己进入石器时代,后面学会了让机器制造机器进入了工业时代,现在人类的目标是让机器设计机器,而这个正是用神经网络(深度学习)完成的。 我们知道,我们大脑具有基础的感知决策能力...

    文章 祝威廉 2017-03-31 2208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 1330浏览量

  • 【深度学习之美】激活引入非线性,池化预防过拟合(入门系列之十二)

    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】 2017-08-11 25896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 4952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 2935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 1525浏览量

  • 神经网络基础知识笔记

    神经网络表示 神经元模型 神经网络从大脑的工作原理得到启发,可用于解决通用的学习问题。神经网络的基本组成单元是神经元(neuron)。每个神经元具有一个轴突和多个树突。每个连接到本神经元的树突都是一个输入,当所有输入树突的兴奋水平之和超过某一阈值,神经元就会被激活。激活的神经元会沿着其轴突发射信号...

    文章 墨航 2017-05-16 3784浏览量

  • 计算机视觉怎么给图像分类?KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选(附开源代码)

    图像分类问题就是从固定的一组分类中,给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一,尽管它看似简单,却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式:功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的,但实际情况却要复杂得多。 因此,我们将使用机器学习来为每个类别提供许多...

    文章 行者武松 2017-06-01 1837浏览量

  • Tensorflow系列专题(四):神经网络篇之前馈神经网络综述

    目录:  ●  神经网络前言 ●  神经网络 ●  感知机模型 ●  多层神经网络 ●  激活函数 ●  Logistic函数 ●  Tanh函数 ●  ReLu函数 ●  损失函数和输出单元 ●  损失函数的选择 ●  均方误差损失函数 ●  交叉熵损失函数 ●  输出单元的选择 ●  线性单...

    文章 技术小能手 2018-11-02 2248浏览量

  • 正则化方法:L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

    正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合)。其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练...

    文章 云栖希望。 2017-12-04 1686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

  • 一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

    从广义上来说,NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看,这里的DNN应该特指全连接的神经元结构,并不包含卷积单元或是时间上的关联。 因此,题主一定要...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1681浏览量

  • 一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

    从广义上来说,NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元。但是如果说DNN特指全连接的神经元结构,并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此,如果一定要将DNN、CNN、RNN...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2433浏览量

  • 浅谈神经网络算法

    我们在设计机器学习系统时,特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况,一般的神经网络(BP网络)不需要设计的那么复杂,不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用,是分类问题。本文通过分类的例子,来介绍神经网络。 1.最简单的线性分类 一个最简单的分类,是在平面...

    文章 长征6号 2016-09-26 923浏览量

  • TensorFlow系列专题(九):常用RNN网络结构及依赖优化问题

    一、 常用的循环神经网络结构 前面的内容里我们介绍了循环神经网络的基本结构,这一小节里我们介绍几种更常用的循环神经网络的结构。 1. 多层循环神经网络 多层循环神经网络是最容易想到的一种变种结构,它的结构也很简单,就是在基本的循环神经网络的基础上增加了隐藏层的数量。 图1 多层循环神经网络结构 ...

    文章 技术小能手 2018-11-19 1812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 23170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

  • 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】损失函数减肥用,神经网络调权重(入门系列之六)

    更多深度文章,请关注云计算频道: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...

    文章 【方向】 2017-06-08 28260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 2180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)

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    文章 【方向】 2017-06-25 34867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 2155浏览量

  • 【深度】“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质,Hinton说他要看1万遍

    本文讲的是“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质,Hinton说他要看1万遍,利用深度神经网络的机器已经学会了交谈、开车,在玩视频游戏和下围棋时击败了世界冠军,还能做梦、画画,帮助进行科学发现,但同时它们也深深地让其发明者困惑,谁也没有料到所谓的“深度学习”算法能做得这么好。没有基本的原则指引这些学习系...

    文章 技术小能手 2017-09-22 4305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 19767浏览量

  • 周志华最新演讲:深度学习为什么深?有多好的人才,才可能有多好的人工智能

    昨天,2018京东人工智能创新峰会举行,京东集团副总裁、AI 平台与研究部负责人周伯文揭开了京东技术布局下的 AI 战略全景图。这个全景图概括起来说就是“三大主体、七大应用场景和五个人工智能产业化的布局方向”,即:以 AI 开放平台 、AI 基础研究、AI 商业创新三个主体,通过产学研相结合,高端...

    文章 技术小能手 2018-04-16 3336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 2066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 3282浏览量

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