对于许多机器学习算法来说，最终要解决的问题往往是最小化一个函数，我们通常称这个函数叫损失函数。在神经网络里面同样如此，
2017-11-30 16:09
神经网络优化器是深度学习中用于调整网络参数以最小化损失函数的重要工具。这些优化
2024-07-11 16:33
神经网络优化算法是深度学习领域中的核心技术之一，旨在通过调整网络中的参数（如权重和偏差）来最小化损失函数，从而提高模型的
2024-07-03 16:01
起着至关重要的作用，它们可以增加网络的非线性，提高网络的表达能力，使网络能够学习到更加复杂的特征。本文将详细介绍卷积神经网络中激活
2024-07-03 09:18
中，激活函数起着至关重要的作用，它决定了神经元的输出方式，进而影响整个网络的性能。 一、激活函数的作用 激活函数是BP
2024-07-03 10:02
神经网络是人工智能领域的重要分支，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域。然而，要使神经网络在实际应用中取得良好效果，必须进行有效的训练和优化。本文将从神经网络
2024-07-01 14:14
在神经网络中，激活函数是一个至关重要的组成部分，它决定了神经元对于输入信号的反应方式，为神经网络引入了非线性因素，使得网络
2024-07-01 11:52
结构、原理、应用场景等方面都存在一定的差异。以下是对这两种神经网络的比较： 基本结构 BP神经网络是一种多层前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元之间通
2024-07-03 10:12
神经网络从感知机发展到多层前馈神经网络，网络变得越来越复杂。如上一篇 机器学习中的函数（2）- 多层前馈网络巧解“异或”
2022-11-01 11:54
