卷积神经网络因其在处理具有空间层次结构的数据时的卓越性能而受到青睐。然而，CNN的成功很大程度上依赖于其参数的合理设置。参数调整是一个复杂的过程，涉及到多个超参数的选择
2024-11-15 15:10
网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子（自变量）个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数。
2019-10-09 16:08
RBF是具有单隐层的三层前向网络。第一层为输入层，由信号源节点组成。第二层为隐藏层，隐藏层节点数视所描述问题的需要而定，隐藏层中神经元的变换函数即径向基函数是对中心点径向对称且衰减的非负线性函数，该函数是局部响应函数
2017-11-30 18:01
确保均值为零，并保持每层输入方差值不变，可以保证信号不会爆炸或消失。该方法既适用于前向传播（用于激活），也适用于向后传播（用于关于激活的成本梯度）。这里建议使用Xavier初始化（或其派生初始化方法），对于每个层l，有：
2019-05-15 08:59
摘要：反向传播指的是计算神经网络参数梯度的方法。
2023-03-14 11:07
传统的神经网络模型，卷积神经网络具有以下优点。 1. 局部连接和权值共享：卷积神经网络通过设置局部连接和权值共享的结构，有效地减少了神经网络的
2023-12-07 15:37
著名： 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录，并不是我自己
2017-11-10 14:49
是通用的函数，学习的过程，等同于猜测神经网络的参数。海量训练数据的用途，在于不断地优化对神经网络参数的猜测，使神经网络能
2018-08-17 08:31
在介绍卷积神经网络之前，我们先回顾一下神经网络的基本知识。就目前而言，神经网络是深度学习算法的核心，我们所熟知的很多深度学习算法的背后其实都是神经网络。
2023-02-23 09:14
RNN（Recurrent Neural Network）是循环神经网络，而非递归神经网络。循环神经网络是一种具有时间序列特性的神经网络，能够处理序列数据，具有记忆功能
2024-07-05 09:52
