深度学习的四个学习阶段!
demi 在 周一, 06/07/2021 - 18:22 提交机器学习领域是巨大的,为了学习不迷路,可以从以下列表帮助学习。它概述深度学习的一些学习细节。
机器学习领域是巨大的,为了学习不迷路,可以从以下列表帮助学习。它概述深度学习的一些学习细节。
深入了解DNNs,CNNs以及RNNs中的Dropout来进行正则化,蒙特卡洛不确定性和模型压缩的方法。
在跟深度模型打交道的过程中,使用 DNN 解决了一些分类的问题。目前 DNN 好像是非常流行的一种学习方法。但是,如果要问我什么是 DNN,DNN 到底为什么这么受欢迎,它到底有哪些优势?以下是我个人的一些看法和回答。
神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。
在深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)中,我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。里面使用的损失函数是均方差,而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢?本文我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结。
在了解DNN的反向传播算法前,我们先要知道DNN反向传播算法要解决的问题,也就是说,什么时候我们需要这个反向传播算法?在DNN中,损失函数优化极值求解的过程最常见的一般是通过梯度下降法来一步步迭代完成的,当然也可以是其他的迭代方法比如牛顿法与拟牛顿法。
深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,本文我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。