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布兰姥爷
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2023-4-21 23:04
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一、 前言 前面我们做了一次天气预测的模型,训练的结果都还好,网络好歹是 “拟合”了,但预测数据不合预期让我一直耿耿于怀。所以我又花了很长 ...
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2023-4-21 23:02
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跟姥爷深度学习2 TensorFlow的基本用法
一、 前言 前面我们浅用 TensorFlow 做了个天气预测,虽然效果不咋样,但算是将整个流程跑通了。这一篇我们在之前基础上对 TensorFlow 的一些 ...
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布兰姥爷
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跟姥爷深度学习1,浅用tensorflow做个天气预测
一、 前言 最近人工智能、深度学习又火了,我感觉还是有必要研究一下。三年前浅学了一下原理没深入研究框架,三年后感觉各种框架都成熟了,现成的教 ...
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2019-11-4 21:09
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【零基础】使用Tensorflow实现神经网络
一、序言 前面已经逐步从单神经元慢慢“爬”到了神经网络并把常见的优化都逐个解析了,再往前走就是一些实际应用问题,所以在开始实际应用之前还得把 ...
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Tensorflow
布兰姥爷
2019-10-29 23:16
原创
【零基础】神经网络优化之Adam
一、序言 Adam是神经网络优化的另一种方法,有点类似上一篇中的“动量梯度下降”,实际上是先提出了RMSprop(类似动量梯度下降的优化算法),而后结合 ...
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Adam
布兰姥爷
2019-10-29 11:25
原创
【零基础】神经网络优化之动量梯度下降
一、序言 动量梯度下降也是一种神经网络的优化方法,我们知道在梯度下降的过程中,虽然损失的整体趋势是越来越接近0,但过程往往是非常曲折的,如下图 ...
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动量梯度下降
指数加权平均
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2019-10-27 23:15
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【零基础】神经网络优化之mini-batch
一、前言 回顾一下前面讲过的两种解决过拟合的方法: 1)L0、L1、L2:在向前传播、反向传播后面加个小尾巴 2)dropout:训练时随机“删除” ...
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mini-batch
布兰姥爷
2019-10-24 15:45
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【零基础】神经网络优化之dropout和梯度校验
一、序言 dropout和L1、L2一样是一种解决过拟合的方法,梯度检验则是一种检验“反向传播”计算是否准确的方法,这里合并简单讲述,并在文末提供完整示 ...
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布兰姥爷
2019-10-18 13:01
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【零基础】神经网络优化之L1、L2
一、序言 前面的文章中,我们逐步从单神经元、浅层网络到深层网络,并且大概搞懂了“向前传播”和“反向传播”的原理,比较而言深层网络做“手写数字 ...
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2019-10-14 10:19
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【零基础】看懂神经网络中的反向传播
一、序言 反向传播在神经网络中用于优化权重w和阈值b,是神经网络优化的核心算法。经过数日的学习终于看明白了一点反向传播的原理,这里作文记录心得 ...
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布兰姥爷
2019-10-10 13:49
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【零基础】理解神经网络中传播函数的内在含义
一、序言 之前已经写过“单神经元、浅层神经网络、深层神经网络”(感兴趣的可以翻翻),写的有点乱而且很多环节都没有说明白。这里我们尝试通过“感 ...
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布兰姥爷
2019-9-28 08:45
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【零基础】深层神经网络解析
回顾: 【零基础】AI神经元解析(含实例代码) 【零基础】浅层神经网络解析 一、序言 前面我们已经完成了单神经元、浅层 ...
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布兰姥爷
2019-9-23 21:29
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【零基础】浅层神经网络解析
回顾: 【零基础】AI神经元解析(含实例代码) 一、序言 前两天写了关于单神经元的解析,这里再接再厉继续浅层神经网络的解析。浅层神经 ...
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