• 第6章 多层感知器入门

    权重的更新数量由学习速率(步长)这个参数控制,规定神经网络针对错误的更新速度。这个参数一般很小,0.1或者0.01,乃至更小。也可以调整其他参数: 动量:如果上次和这次的方向一样,则加速变化,即使这次的错误不...
    文章 2018-05-31 1783浏览量
  • 错误理解的人工神经网络(三)!

    神经网络最常见的学习算法是反向传播:这是一种使用随机梯度下降的算法,这在本系列前面已经讨论过。反向传播包含两个步骤: 前馈通道:将训练数据集通过网络并记录神经网络的输出,并计算网络的误差。向后传播:...
    文章 2018-06-25 5281浏览量
  • 谷歌大脑开源TensorFuzz,自动Debug神经网络

    神经网络又特别难以debug,因为即使是相对直接的关于神经网络的形式问题,解决的计算成本也很高,而且神经网络的软件实现可能与理论模型有很大的差异。在这项工作中,我们利用传统软件工程中的一种技术——覆盖引导...
    文章 2018-08-02 1408浏览量
  • 深度学习教程|AI应用实践策略(下)

    当训练集与验证/测试集不来自同一个分布的时候,我们应该如何解决这一问题,构建准确的机器学习模型呢?仍以猫识别作为例子,我们的训练集可能由网络爬取得到,图片比较清晰,而且规模较大(例如20万);而验证/测试集...
    文章 2022-04-21 158浏览量
  • 独家|一文读懂神经网络(附解读&案例)

    我们如何解决这个问题呢?一个建议是使用批量和随机梯度下降。这个想法听起来很复杂,但其实很简单——使用一批(一个子集)数据,而不是使用整个数据集,这样在每次迭代过程中损失函数的曲面都会部分变形。对于每次...
    文章 2019-08-28 1788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 14595浏览量
  • 关于深度学习,这些知识点你需要了解一下

    在2006年之前,训练深度监督前馈神经网络总是失败的,其主要原因都是导致过度拟合,即训练错误减少,而验证错误增加。深度网络通常意味着具有多于1个隐藏层的人工神经网络。训练深层隐藏层需要更多的计算能力,具有...
    文章 2018-05-31 3227浏览量
  • 深入解析Dropout——基本思想:以概率P舍弃部分神经元...

    在标准神经网络中,每个参数的导数告诉其应该如何改变,以致损失函数最后被减少。因此神经元元可以通过这种方式修正其他单元的错误。但这可能导致复杂的协调,反过来导致过拟合,因为这些协调没有推广到未知数据。...
    文章 2017-11-17 2242浏览量
  • 深度学习网络大杀器之Dropout——深入解析Dropout

    在标准神经网络中,每个参数的导数告诉其应该如何改变,以致损失函数最后被减少。因此神经元元可以通过这种方式修正其他单元的错误。但这可能导致复杂的协调,反过来导致过拟合,因为这些协调没有推广到未知数据。...
    文章 2017-01-18 58298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 1678浏览量
  • 深度学习网络大杀器之Dropout——深入解析Dropout

    在标准神经网络中,每个参数的导数告诉其应该如何改变,以致损失函数最后被减少。因此神经元元可以通过这种方式修正其他单元的错误。但这可能导致复杂的协调,反过来导致过拟合,因为这些协调没有推广到未知数据。...
    文章 2017-07-12 1962浏览量
  • 使用python创建自己的第一个神经网络模型吧!

    此外,理解神经网络如何工作的最好方法是学习如何在不使用任何工具箱的前提下从头开始构建一个。在本文中,我们将演示如何使用Python创建一个简单的神经网络。问题 下表显示了我们将解决的问题: 我们将训练神经网络...
    文章 2018-10-03 7016浏览量
  • 新手神器!不用部署深度学习环境、上传数据集!...

    通过这种方法可以告诉我们神经网络在预测新数据中表现如何,或是类推的能力。就如你所见,训练数据的准确度高于验证数据集。这个神经网络包含了背景噪声和其他阻碍预测新图像的细节。为解决过拟合问题,你可以惩罚...
    文章 2017-11-09 3209浏览量
  • 生物智能与AI——关乎创造、关乎理解(上)

    然而,目前尚不清楚大脑如何解决这个问题。真实的情况是,大脑使用本地学习规则解决它:即每个突触仅使用物理上可用的信息来调整其强度,例如,由突触连接的两个神经元的电活动来奖励和惩罚的任何神经调节输入。解释...
    文章 2018-12-14 1430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...

    简介 早在2009年,深度学习还只是一个新兴领域,只有少数人认为它是一个多产的研究方向。今天,深度学习正在被用来开发那些过去被...27在神经网络中,以下哪种技术用于解决过拟合?A.Dropout B.正则化 C.批规范化 D....
    文章 2017-05-23 3038浏览量
  • 安利一则深度学习新手神器:不用部署深度学习环境了!...

    通过这种方法可以告诉我们神经网络在预测新数据中表现如何,或是类推的能力。就如你所见,训练数据的准确度高于验证数据集。这个神经网络包含了背景噪声和其他阻碍预测新图像的细节。为解决过拟合问题,你可以惩罚...
    文章 2017-11-02 1903浏览量
  • 深度学习的关键术语

    如上所述,在神经网络的情况下,随机梯度下降用于对网络参数做出明智的调整,目的是最小化成本函数,从而使网络的实际输出更接近于迭代地达到预期的输出。这种迭代最小化成本过程采用的是微积分,即微分。在训练步骤...
    文章 2018-03-19 3489浏览量
  • 关于神经网络,你需要了解这些(一)

    根据梯度函数,我们可以使用反向传播神经网络来生成局部优化解决方案,但不是全局优化解决方案。然而,从一般的角度来看,反向传播算法产生的结果通常是令人满意的优化解决方案。下图是反向传播算法的直观表示: 在...
    文章 2018-08-04 1996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 2017-09-01 864浏览量
  • 使用梯度上升欺骗神经网络,让网络进行错误的分类(一...

    我将将展示如何使用梯度上升来解决如何对输入进行错误分类。出如何使用梯度上升改变一个输入分类神经网络是一个黑盒。理解他们的决策需要创造力&xff0c;但他们并不是那么不透明。在本教程中&xff0c;我将向您展示如何...
    文章 2022-12-19 19浏览量
  • 如何调试神经网络(深度神经网络)?

    神经网络的调试基本上难于绝大多数的程序,因为大部分的神经网络错误不会以类型错误或运行时错误显现,他们只是使得网络难以收敛。如果你是一个新人,这可能会让你非常沮丧。一个有经验的网络训练者可以系统的克服...
    文章 2017-08-01 1200浏览量
  • 独家|一文读懂人工神经网络学习原理

    所以,这只是神经网络如何学习的一个简化表示。我没有提到的是,在实践中,训练集被分成两部分,第二部分用于验证网络。希望本文将对神经网络的学习方式提供一个很好的概述。由于这是一个复杂的话题,有些东西并未...
    文章 2018-02-06 3220浏览量
  • 用深度学习解决Bongard问题

    但是对于神经网络来说,具有透明和可解释的解决方案是一个已知的弱点,因此原始问题对神经网络可能更具有挑战性。有几种方法可以解决这个问题: 创建一个包括图像和Bongard问题中规则解释的多模态合成数据集,并将其...
    文章 2018-03-09 5211浏览量
  • 深度学习教程|深度学习的实用层面

    4.Dropout 正则化在神经网络中,另外一种很有效的正则化方式叫做Dropout(随机失活),它是指在神经网络的隐藏层为每个神经元结点设置一个随机关闭的概率,保留下来的神经元形成一个结点较少、规模较小的网络用于训练...
    文章 2022-04-21 87浏览量
  • PNAS|理解单个神经元在深度神经网络中的作用

    深度神经网络擅长查找可解决大型数据集上负责任务的分层表示。人类如何理解这些学习到的表示&xff0c;这是值得探究的问题。该文章是美国麻省理工学院的David Bau博士等人在该领域的研究成果&xff1a;首先提出网络剖析...
    文章 2021-12-11 164浏览量
  • 手把手教你如何提高神经网络的性能

    提早停止——减少神经网络的训练,从而减少测试集中的错误。超参数调整 超参数是你必须初始化到网络的值,这些值在训练时无法通过网络获知。例如:在卷积神经网络中,一些超参数是核的大小、神经网络中的层数、激活...
    文章 2020-04-21 648浏览量
  • 手把手教你如何提高神经网络的性能

    提早停止——减少神经网络的训练,从而减少测试集中的错误。超参数调整 超参数是你必须初始化到网络的值,这些值在训练时无法通过网络获知。例如:在卷积神经网络中,一些超参数是核的大小、神经网络中的层数、激活...
    文章 2020-03-25 733浏览量
  • 手把手教你如何提高神经网络的性能

    提早停止——减少神经网络的训练,从而减少测试集中的错误。超参数调整 超参数是你必须初始化到网络的值,这些值在训练时无法通过网络获知。例如:在卷积神经网络中,一些超参数是核的大小、神经网络中的层数、激活...
    文章 2020-03-19 800浏览量
  • 手把手教你如何提高神经网络的性能

    提早停止——减少神经网络的训练,从而减少测试集中的错误。超参数调整 超参数是你必须初始化到网络的值,这些值在训练时无法通过网络获知。例如:在卷积神经网络中,一些超参数是核的大小、神经网络中的层数、激活...
    文章 2018-05-20 5330浏览量
  • 神经网络算法Batch Normalization的分析与展望|大牛...

    训练神经网络,通常是用反向传播算法(BP)+随机梯度下降(SGD),具体到一个具体的第L层连接神经元i和神经元j的参数的更新就是,通常我们会希望这个更新比较稳定。因此,首先有很多的工作在于选择自适应的学习率,...
    文章 2017-08-01 1673浏览量
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