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哥伦比亚大学_无监督聚类_vae实战-训练与测试_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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柔性最大值63 3.2过度拟合和规范化66 3.2.1 规范化70 3.2.2为何规范化可以帮助减轻过度拟合73 3.2.3规范化的其他技术77 3.3权重初始化83 3.4再看手写识别问题:代码 87 3.5如何选择神经网络的超参数95 3.6其它技术103 3.6.1随机梯度下降的变化形式103 3.6.2人工神经元的其他模型106 3.6.3 有关神经网络的故事109 4神经网络可以计算任何函数的可视化证明111 4.1两个预先声明 113 4.2—个输入和一个输出的普遍性113 4.3多个输入变量121 4.4S型神经元的延伸129 4.5修补阶跃函数131 4.6结论133 5深度神经网络为何很难训练135 5.1消失的梯度问题137 5.2什么导致了消失的梯度问题?深度神经网络中的梯度不稳定性140 5.3在更加复杂网络中的不稳定梯度143 5.4其它深度学习的障碍143 6深度学习145 6.1介绍卷积网络146 6.2卷积神经网络在实际中的应用153 6.3卷积网络的代码162 6.4图像识别领域中的近期进展17
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