• 深度神经网络基本问题的原理详细分析和推导

    目录神经网络算法的直观了解21 表征假设和激活函数1 神经网络过程描述2 ...线性讲起为什么使用激活函数13 前馈网络拟合函数过程2 前馈网络进行逼近的拟合过程121 来自Approximation by Superpositions of a Sigmoidal ...
    文章 2018-07-30 2577浏览量
  • Math-Model算法综述

    数学建模中常用的是BP神经网络和径向基函数神经网络的原理,及其在预测中的应用。BP神经网络拓扑结构及其训练模式。RBF神经网络结构及其学习算法。模型案例:预测某水库的年径流量和因子特征值 RNN 时序问题 梯度...
    文章 2019-01-22 1499浏览量
  • Tensorflow系列专题(四):神经网络篇之前馈神经网络...

    为了解决线性不可分的问题,我们需要引入多层神经网络,理论上,多层神经网络可以拟合任意的函数(本书配套的GitHub项目中有相关资料供参考)。与单层神经网络相比,多层神经网络除了有输入层和输出层以外,还至少...
    文章 2018-11-02 2550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...
    文章 2018-05-26 1636浏览量
  • 【深度学习之美】激活引入非线性,池化预防过拟合...

    卷积神经网络也追求泛化(即防过拟合)能力,它是如何做到的呢?自然也得学习“吕端”的行为——别管那么多!针对神经网络,就是再次降低数据量,让系统少学点。不要认为,训练数据越“全面”越好。想一想人类的学习...
    文章 2017-08-11 26914浏览量
  • 如何选择机器学习算法?

    注意:反向传播(backpropagation,简称BP)是"错误反向传播"的缩写,是与优化方法(例如梯度下降法)结合使用的一种通用方法,用于训练人工神经网络。该方法计算网络中权重的损失函数的梯度。该梯度被反馈给技术...
    文章 2022-02-16 53浏览量
  • 深度学习笔记之神经网络、激活函数、目标函数和深度的...

    Backpropagationalgorithm,即BP算法,是神经网络典型的应用,其反向传播的思路在于,计算所构造的误差函数针对对应参数的偏导数,来更新对应参数的值。我们通过一个实际的例子来进行说明,in(x)对应的 out(x),对...
    文章 2017-11-07 2521浏览量
  • 机器学习之神经网络

    BP神经网络好的地方就是我们完全不必事先考虑怎么用数学方程来描述输入和输出之间的关系,转而考虑的是设计一个N层神经网络,而要多少层、每层要多少个节点就可以我们根据经验来设计,可通过不同的网络模型来看哪个...
    文章 2017-05-18 1099浏览量
  • ReLu(修正线性单元)、sigmoid和tahh的比较

    导数小的话,在训练神经网络的时候,会BP反向传播误差,导致收敛减慢;而ReLU函数则避免了这点,很好很强大。当然,事情不是一定的,还是得结合实际情况选择,或者涉及目标激活函数。附:双曲函数类似于常见的(也叫...
    文章 2017-11-22 2714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...
    文章 2017-08-23 1586浏览量
  • 一文读懂神经网络(附PPT、视频)

    BP神经网络是机器学习的一个优秀的模型,而提到机器学习就不得不提到一个在整个机器学习过程中经常遇到的基本问题——过拟合(Overfitting)问题。过拟合的常见现象是模型在训练集上面虽然loss一直在下降,但是实际...
    文章 2018-03-26 3282浏览量
  • 带你走进神经网络的“前世今生”

    BP神经网络是机器学习的一个优秀的模型,而提到机器学习就不得不提到一个在整个机器学习过程中经常遇到的基本问题——过拟合(Overfitting)问题。过拟合的常见现象是模型在训练集上面虽然loss一直在下降,但是实际...
    文章 2018-03-21 5269浏览量
  • 浅谈神经网络算法

    在下一期继续介绍如何实现BP神经网络和RNN(递归神经网络)。作者:热情的沙漠 出处:http://www.cnblogs.com/buptzym/ 本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显...
    文章 2016-09-26 1284浏览量
  • 【BABY夜谈大数据】神经网络

    BP神经网络虽然是一种非常有效的计算方法,但它也以计算超复杂、计算速度超慢、容易陷入局部最优解等多项弱点著称,因此人们提出了大量有效的改进方案,一些新的神经网络形式也层出不穷。决策树和神经网络都可以用来...
    文章 2017-07-13 1651浏览量
  • 一文详解神经网络模型

    即我们常常听到的BP神经网络算法。它的算法流程如下所示&xff1a;上面采用的是SGD的方法&xff0c;即每次迭代更新时只取一个点&xff0c;这种做法一般不够稳定。所以通常会采用mini-batch的方法&xff0c;即每次选取一些数据&...
    文章 2021-12-18 55浏览量
  • 干货|算法工程师入门第一期——罗恒讲深度学习

    由于神经网络是优化一个非线性函数,那么意味着理论上存在局部极小点,因此,每当loss不降,大家都是自然而然地认为这是遇到了局部极小点,同时理论上层数越多的神经网络线性越强会有更多的局部极小,现实的观察也...
    文章 2017-08-01 1616浏览量
  • 吴恩达机器学习详细总结(三)

    小型神经网络更少的参数更可能欠拟合计算简单大型神经网络更多的参数更可能过拟合&xff08;可以使用正则化处理&xff09;计算复杂11.第十一章 机器学习系统设计&xff08;Machine learning system design&xff09;11.1 确定...
    文章 2022-04-28 25浏览量
  • 【小波神经网络预测】基于小波神经网络实现短时交通...

    本算法与固定时长和 BP神经网络算法对比&xff0c;能大幅度提高车辆通行量。伴随着经济的发展&xff0c;城市的快速扩展和机动车保 有量急剧增加&xff0c;城市交通拥堵问题日益严峻。其原因 除了道路容量有限外&xff0c;传统...
    文章 2022-06-02 39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...
    文章 2017-05-16 4071浏览量
  • KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选(附开源...

    将KNN、SVM和BP神经网络,与通常用于工业中图像分类问题的算法进行比较,例如CNN和迁移学习。获得深度学习的经验。通过Google的TensorFlow来探索机器学习框架。算法和工具 我们在这个项目中使用的5种方法分别是KNN、...
    文章 2017-06-01 2268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...

    如果没有激活函数,多次线性运算的堆叠仍然是一个线性运算,即不管用再多层实质只起到了一层神经网络的作用。一个好的激活函数应满足以下性质。1.不会饱和。sigmoid和tanh激活函数在两侧尾端会有饱和现象,这会使导...
    文章 2017-11-28 2260浏览量
  • 学习笔记|深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用

    BP神经网络&xff09;xff0c;通过softmax函数得到最终的输出。整个模型训练完毕。xff12;图像分类图像分类问题是通过对图像的分析&xff0c;将图像划归为若干个类别中的某一种&xff0c;主要强调对图像整体的语义进行判定。xff...
    文章 2022-05-29 92浏览量
  • 深度学习最佳实践系列——权重w初始化

    2.神经网络bp训练算法;3.神经网络梯度爆炸简介;4.梯度消失问题;5.为什么梯度爆炸对于RNN模型是一个大问题;数十款阿里云产品限时折扣中,赶紧点击领劵开始云上实践吧!作者信息 Neerja Doshi,数据科学,计算机...
    文章 2018-06-25 3604浏览量
  • 【深度学习之美】山重水复疑无路,最快下降问梯度...

    该文首次系统简洁地阐述反向传播算法(BP)在神经网络模型上的应用,该算法把网络权值纠错的运算量,从原来的与神经元数目的平方成正比,下降到只和神经元数目本身成正比。与此同时,当时的大背景是,在八十年代末,...
    文章 2017-06-19 24614浏览量
  • 【深度学习之美】山重水复疑无路,最快下降问梯度...

    该文首次系统简洁地阐述反向传播算法(BP)在神经网络模型上的应用,该算法把网络权值纠错的运算量,从原来的与神经元数目的平方成正比,下降到只和神经元数目本身成正比。与此同时,当时的大背景是,在八十年代末,...
    文章 2017-08-07 2224浏览量
  • 深度学习—大厂笔试题(下)

    A、卷积神经网络B、循环神经网络C、全连接神经网络D、选项A和B权值共享就是说&xff0c;给一张输入图片&xff0c;用一个卷积核去扫这张图&xff0c;卷积核里面的数就叫权重&xff0c;这张图每个位置是被同样的卷积核扫的&xff0c;...
    文章 2022-06-10 191浏览量
  • 深度学习ASR语音识别简介

    BP算法在传统神经网络正向传播的基础上&xff0c;增加了误差的反向传播过程。反向传播过程不断地调整神经元之间的权值和阈值&xff0c;直到输出的误差达到减小到允许的范围之内&xff0c;或达到预先设定的训练次数为止。BP...
    文章 2022-06-13 152浏览量
  • 深度学习综述

    过去的几十年中,神经网络使用一些更加平滑的非线性函数,比如tanh(z)和1/(1+exp(-z)),但是ReLU通常会让一个多层神经网络学习的更快,也可以让一个深度网络直接有监督的训练(不需要无监督的pre-train)。...
    文章 2018-07-04 4092浏览量
  • TensorFlow系列专题(九):常用RNN网络结构及依赖...

    可以看到两个预测结果都几乎和真实数据重合,仔细比较会发现,多层循环神经网络拟合效果更好一些。2.双向循环神经网络 无论是简单循环神经网络还是深度循环神经网络[1],网络中的状态都是随着时间向后传播的,然而...
    文章 2018-11-19 2005浏览量
  • 数据有限时怎样调优深度学习模型

    在训练好的Inception-v3模型中,因为将瓶颈层的输出再通过一个单层的全连接层神经网络可以很好的区分1000种类别的图像,所以有理由认为瓶颈层输出的借点向量可以作为任何图像的一个新的单层全连接神经网络处理新的...
    文章 2017-08-02 2065浏览量
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