This will cause the inputs of the tanh to also be very large, causing the units to be “highly activated” and thus speed up learning compared to if the weights had to start from small values. 如果我们采用 tanh作为激活函数,并初始化参数一个特别大的值,那么根据tanh的函数图像,我们对其求导将...
Intro of Deep Learning & AI 目前deep learning最主要的几大研究领域包括:Covolutional Neural Network (CNN),Recurrent Neural Network (RNN),其中包含LSTM 和GRU, 以及目前claim下一个热点趋势的 Generative Adversarial Networks (GANs)。以学习方式来分则包括 Supervised Learning,Unsupervised Learning 以及 Reinforcem...
Deep learning vs machine learning Neural network architectures What can I use deep learning for? Deep learning in ML.NET Deep learning is an umbrella term for machine-learning techniques that make use of "deep" neural networks. Today, deep learning is one of the most visible areas of machine...
看Softmax输出的概率的分布. 如果是二分类, 你会发现, 刚开始的网络预测都是在0.5上下, 很模糊. 随着学习过程, 网络预测会慢慢的移动到0,1这种极值附近. 所以, 如果你的网络预测分布靠中间, 再学习学习. 5. Learning Rate设置合理 + 太大: loss爆炸, 或者nan + 太小: 半天loss没反映(但是, LR需要降低的...
优点1:学习能力强 从结果来看,深度学习的表现非常好,他的学习能力非常强。 优点2:覆盖范围广,适应性好 深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题。 优点3:数据驱动,上限高 深度学习高度依赖数据,数据量越大,他的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等部分任务甚...
第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning) 第一周:深度学习引言(Introduction to Deep Learning)(t.cn/Eozcy8v) 1.1 欢迎(Welcome) 1 1.2 什么是神经网络?(What is a Neural Network) 1.3 神经网络的监督学习(Supervised Learning with Neural Networks) ...
DeepLearning深度学习学习笔记整理系列声明:1该DeepLearning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。2本文仅供学术交流,非商用。所以每一部分
七、参数 vs 超参数 参数 常见的参数即为W[1],b[1],W[2],b[2]……W[1],b[1],W[2],b[2]…… 超参数 learning_rate: αα iterations(迭代次数) hidden layer (隐藏层数量LL) hidden units (隐藏层神经元数量n[l]n[l]) 激活函数的选择 minibatch size 几种正则化的方法 momentum(动力、动量...
The difference between deep learning and machine learning is that deep learning is an evolution of machine learning, powering the most human-like AI.
教材网址:《动手学深度学习》(中文版),《Dive into Deep Learning》 0.17.1 documentation 课程主页:...