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支持向量机原理_龙良曲_51cto学院_tensorflow解读_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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劲头就越低,那我们后面会给大家解释这个事情。那如果你那个网络的层数很深的话,那结果呢,可能导致你传播了若干场以后,那个学习信号就微弱到没有办法学习的程度,那会有这样的问题啊,那另外呢,在这个bp神经网络里面呢,当采用这个非线性的激活函数的时候呢,那也一样会有这个局部极小的问题,那我们也很容易,这个陷入到一个局部技巧里面去,就说。如果你那个出直选的不好,那如果您的初值已经很接近那个最优解了,让你一下子通过这个很简单的几次迭代的话呢,可能就会得到最优解,但是如果这个初值离最优解很远的话呢,那很可能中间会掉到一个局部极小值里面不能自拔,然后呢,这个神经网络出来的结果就很不靠谱,那由于有这么一些问题的困扰了,那这个bp神经网络呢,那后来的发展还是受到了一定的。 局限直到在那个2006年的时候,听他提出了一种新的方法,才解决了这个问题啊,那我们等一下再说这个事情。这个盛世。那会举办这个相应的国际神经网络学会的会议,每一次都有很多人到场,那这个从这一点来看呢,那这个神经网络的研究确实有恢复到一个鼎盛的时期。 这已经比较老了,那这个但是它在神经网络这个领域里面呢,奋斗了30多年时间,那无论这个神
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