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随机神经网络出问题什么情况
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随机神经网络出问题什么情况
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深度|Google Brain研究工程师：为
什么随机
性对于深度...
随机
噪声使得
神经网络
在单输入的
情况
下产生多输出的结果；
随机
噪音限制了信息在网络中的流向，促使网络学习数据中有意义的主要信息；
随机
噪声在梯度下降的时候提供了“探索能量”，使得网络可以寻找到更好的优化结果...
文章
2017-05-02
2031浏览量
如何为你的回归
问题
选择最合适的机器学习算法？
接下来，我们大致浏览几种常见的用于回归
问题
的机器学习算法，并根据它们的优点和缺点总结
出
在
什么情况
下可以使用。线性和多项式回归 首先是简单的情况，单一变量的线性回归是用于表示单一输入自变量和因变量之间的...
文章
2018-09-10
2174浏览量
CNN超参数优化和可视化技巧详解
有研究指出，在深度
神经网络
的超参数调整中，
随机
搜索方法比网格搜索的效率更高，具体可参考文末中的“
随机
搜索在超参数优化中的应用”。当然，可根据
神经网络
的理论经验，进行超参数的手动调整在一些场景下也是可行...
文章
2018-01-09
2142浏览量
机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些？
既然训练复杂
神经网络
比较慢，那我们就可以只使用简单的
神经网络
（层数、神经元数限制等）。通过训练一系列简单的
神经网络
，加权平均其输出。3.3 Dropout 这是一个很高效的方法。在训练时，每次
随机
（如 50%概率）...
文章
2017-08-02
1365浏览量
神经网络
权重初始化
问题
之前看Andrew大神的视频有介绍到
神经网络
权重需要
随机
初始化而不是全初始化为0的
问题
，其真正深层次的含义没有弄明白，所以结合一些资料（cs231n课程）希望能让自己之后再想到这个
问题
的时候能够快速地明白过来。...
文章
2017-09-01
863浏览量
【深度】“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质，Hinton说...
在一种
情况
下，研究人员使用小型
神经网络
，使用
随机
梯度下降和BP，经过训练后，能够用1或0（也即“是狗”或“不是狗”）标记输入数据，并给
出
其282个神经连接
随机
初始强度，然后跟踪了网络在接收3000个样本输入数据...
文章
2017-09-22
4584浏览量
用深度学习每次得到的结果都不一样，怎么办？
神经网络
特意用
随机
性来保证，能通过有效学习得到
问题
的近似函数。采用
随机
性的原因是：用它的机器学习算法，要比不用它的效果更好。在
神经网络
中，最常见的利用
随机
性的方式是网络权值的
随机
初始化，尽管在其他地方...
文章
2017-08-03
4206浏览量
神经网络
11 大常见陷阱及应对方法
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...
文章
2017-09-07
14593浏览量
人工智能研究应从三个
问题
重新考虑
所以我这里讲的第二个
问题什么
东西呢？就是说在所谓的内脑计算，就是或者更广一点就是人工智能系统的时候，一定要说清楚，我要这人工智能系统做什么事情？假定我说我就要开发一个人工智能系统，而不是说人工智能系统...
文章
2017-09-06
880浏览量
人工智能研究应从三个
问题
重新考虑
所以我这里讲的第二个
问题什么
东西呢？就是说在所谓的内脑计算，就是或者更广一点就是人工智能系统的时候，一定要说清楚，我要这人工智能系统做什么事情？假定我说我就要开发一个人工智能系统，而不是说人工智能系统...
文章
2017-08-02
1677浏览量
神经网络
11 大常见陷阱及应对方法
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...
文章
2017-08-01
1675浏览量
辨别真假数据科学家必备手册:深度学习45个基础
问题
...
给定上述关于
神经网络
的描述，
什么情况
下
神经网络
模型被称为深度学习模型？加入更多层，使
神经网络
的深度增加 有维度更高的数据 当这是一个图形识别的
问题
时 以上都不正确 答案：（A） 更多层意味着网络更深。没有...
文章
2017-05-23
3036浏览量
不止图像识别，Facebook谷歌正教机器人成为抽象画家
2014年11月，谷歌研究院发表的一篇博文称，未来谷歌的图形识别引擎不仅仅能够识别
出
照片的对象，还能够对整个物理场景进行简短而准确的描述，也就是“图像识别
神经网络
”（简称“神经元网络”）。对该技术进行研究的...
文章
2017-05-02
1102浏览量
带你走进
神经网络
的“前世今生”
根据梯度下降的原则来得出参数结果，但
问题
是对于隐层来说，虽然我们可以计算
出
其模型输出，但是却不知道它的期望输出是
什么
，也就没有办法去高效训练一个多层
神经网络
。这也是困扰了当时学术界很长时间的一个
问题
，...
文章
2018-03-21
5363浏览量
浅谈
神经网络
中的梯度爆炸
问题
比如
随机
梯度下降（Stochastic gradient descent，SGD）、小批量梯度下降（Mini Batch Gradient Descent）等，但对于梯度下降算法而言，难免需要考虑梯度下降算法中遇到的梯度弥散以及梯度爆炸等
问题
，本文主要讲解...
文章
2017-12-18
7344浏览量
浅谈
神经网络
中的梯度爆炸
问题
比如
随机
梯度下降（Stochastic gradient descent，SGD）、小批量梯度下降（Mini Batch Gradient Descent）等，但对于梯度下降算法而言，难免需要考虑梯度下降算法中遇到的梯度弥散以及梯度爆炸等
问题
，本文主要讲解...
文章
2017-12-27
1643浏览量
看最新进展深入了解深度学习
众所周知，MNIST上的CNN(卷积
神经网络
)和PTB上的RNN(循环
神经网络
)就是这种
情况
，但是这项研究将这一说法扩展到更高级的数据集(CIFAR10 and CIFAR100)上以训练更大型的网络（DenseNets and ResNets）。为了找到这个...
文章
2018-08-31
1373浏览量
顶尖人工智能无法识别这些简单图像
当然，人类精心制作这些图像来愚弄 AI 也说明了一个
问题
，即
神经网络
的规模和复杂性已经超出人类的理解范畴—哪怕我们知道 AI 能识别图像，但对它们如何识别图像却并不知晓。类似的研究其目的正是想通过逆向工程的...
文章
2017-05-02
1400浏览量
调试
神经网络
让人抓狂？这有16条锦囊妙计送给你
神经网络问题
首先尝试简单的模型 我看到太多人一上来就尝试ResNet-50、VGG19等标准的大型网络，结果发现他们的
问题
其实只要几层网络就能解决。所以如果不是有
什么
恋大的情结，麻烦你从小型网络开始着手。增加的东西...
文章
2018-01-16
1050浏览量
当你的深度学习模型走进死胡同，问问自己这5个
问题
这将迫使你开始
随机
初始化
神经网络
，也就意味着可能经过好几天的训练，你还不知道自己的模型效果如何。你的模型可能还面临着一个
问题
：数据集太小了或者质量太差了，即使通过旋转、变形等手段扩充之后，也还是达不到...
文章
2018-01-16
939浏览量
一文读懂
神经网络
(附PPT、视频)
根据梯度下降的原则来得出参数结果，但
问题
是对于隐层来说，虽然我们可以计算
出
其模型输出，但是却不知道它的期望输出是
什么
，也就没有办法去高效训练一个多层
神经网络
。这也是困扰了当时学术界很长时间的一个
问题
，...
文章
2018-03-26
3391浏览量
独家|一文读懂
神经网络
（附解读&案例）
对于
神经网络
来说，局部最小值是一个非常棘手的
问题
，因为
神经网络
的公式并不能保证我们能达到全局最小值。陷入局部最小值意味着我们仅对参数进行了局部优化，但在损失函数表面的某个点可能存在更优解。
神经网络
损失...
文章
2019-08-28
1782浏览量
使用python创建自己的第一个
神经网络
模型吧！
如果我们将数千个这些人工
神经网络
集合在一起会发生
什么情况
呢？我们可以100%模仿人类思维吗？答案是肯定的，但是目前实现起来是比较困难的，只能说是十分相近。对此感兴趣的读者可以阅读与深度学习相关的资料。作者...
文章
2018-10-03
7013浏览量
一读即懂的
神经网络
图解指南
了解
神经网络
内部结构有
什么
用？如果你对
神经网络
内部结构有所了解，就能在遇到
问题
的时候知道如何做出调整，并且能够定制相应的策略来完成对算法的测试。调试机器学习模型是一项复杂的任务。模型在初期可能并不奏效...
文章
2019-08-05
830浏览量
独家|一文读懂人工
神经网络
学习原理
在
神经网络
中
随机
初始化权重 我们将第一组输入值发送给
神经网络
，使其传播通过网络并得到输出值。我们将输出值和期望的输出值进行比较，并使用成本函数计算误差。我们将误差传播回网络，并根据这些信息设置权重。...
文章
2018-02-06
3215浏览量
我搭的
神经网络
不 work 该怎么办！看看这 11 条新手最...
当期望的输出值是 255，
神经网络
开始训练时
情况
会极不稳定，因为实际产生的值为-1 或者 1，对大多数用来训练
神经网络
的优化算法来说，这和 255 相比都有巨大的误差。这将会产生巨大的梯度，你的训练误差很可能会爆表...
文章
2017-10-24
869浏览量
我搭的
神经网络
不work该怎么办！看看这11条新手最容易...
当期望的输出值是255，
神经网络
开始训练时
情况
会极不稳定，因为实际产生的值为-1或者1，对大多数用来训练
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的优化算法来说，这和255相比都有巨大的误差。这将会产生巨大的梯度，你的训练误差很可能会爆表。...
文章
2018-01-08
940浏览量
27种
神经网络
简明图解：模型那么多，我该怎么选？
SVM不是所有
情况
下都被叫做
神经网络
。神经图灵机（NTM）
神经网络
像是黑箱——我们可以训练它们，得到结果，增强它们，但实际的决定路径大多数我们都是不可见的。神经图灵机（NTM）就是在尝试解决这个
问题
——它是...
文章
2018-01-23
12265浏览量
关于
神经网络
，这里有你想要了解的一切！
1986年，Rumelhart，Hinton和Williams宣布了反向传播算法的发展，它们可以解决XOR等
问题
，于是又开启了
神经网络
时代。在同一年，出版了由Rumelhart和McClelland编辑的《Parallel Distributed Processing:...
文章
2018-05-28
3045浏览量
吴恩达深度学习课程笔记-Classes 1
尽管对于任何给定的
问题
很难去提前预测到底需要多深的
神经网络
，所以先去尝试逻辑回归，尝试一层然后两层隐含层，然后把隐含层的数量看做是另一个可以自由选择大小的超参数，然后再保留交叉验证数据上评估，或者用你...
文章
2020-04-07
1083浏览量
1
2
3
4
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