CNN系列转
卷积神经网络，它避免了显式的特征取样，隐式地从训练数据中进行学习。小结CNNs中这种层间联系和空域信息的紧密关系，使其适于图像处理和理解。在目前大部分的工作中，研究者将CNNs应用到了多种机器学习问题中，包括人脸识别，文档分析和语言检测等。为了达到寻找视频中帧与帧之间的相干性的目的，目前CNNs通过一个时间相干性去训练，但这个不是CNNs特有的。
神经网络
吴恩达老师深度学习视频课笔记：超参数调试、Batch正则化和程序框架
Batchnormalization：会使超参数搜索变得容易，使神经网络对超参数的选择更加稳定。将Batchnorm应用到神经网络：如下图，Batch归一化是发生在计算z和计算a之间。Batch归一化通常和训练集的mini-batch一起使用，如下图。参数b在Batch归一化中没有意义，所以必须去掉它，由β替代。Batch归一化一次只能处理一个mini-batch数据，它在mini-batch上计算均值和方差。将Batch归一化应用到梯度下降法中，如下图。softmax回归或softmax激活函数将log
Tensorflow学习笔记-过度拟合问题
如果模型可以完全记住训练数据而使得损失函数为0，这就是引起过度拟合的问题。过度拟合训练数据中的随机噪声，虽然可以得到非常小的损失函数，但对未知数据很难做出判断。因此，为了增强代码的可读性及避免网络结构的设计部分与损失函数的计算不在同一个函数，而需要使用Tensorflow提供的集合，它可以很方便的管理具有同一名称的变量。
2， 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化
1.1训练/开发/测试集1.2偏差/方差1.3机器学习基础1.4正则化1.5为什么正则化可以减少过拟合？
《deep learning》学习笔记7——深度学习中的正则化
许多机器学习算法都需要采取相应的策略来减少测试误差，这些策略被统称为正则化。这是机器学习中常规策略的一个例子,被称为模型平均。Bagging是一种允许重复多次使用同一种模型、训练算法和目标函数的方法。具体来说,Bagging涉及构造k个不同的数据集。也可与其他形式的正则化合并，得到进一步提升。
深度神经网络的压缩和正则化
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数据挖掘六：预测
数据挖掘（六）：预测分类：DataMining2013-05-2701:31938人阅读评论收藏举报预测决策树人工神经网络支持向量机正则化方法目录(?)[+]数据挖掘的任务分为描述性任务和预测任务两种。数据挖掘预测与周易预测有相似之处。数据挖掘预测则是通过对样本数据的输入值和输出值关联性的学习，得到预测模型，再利用该模型对未来的输入值进行输出值预测。参考资料：[1]《大话数据挖掘》[2]《数据仓库技术与联机分析处理》
PyTorch实现卷积神经网络的搭建详解
这篇文章主要为大家介绍了PyTorch实现卷积神经网络的搭建详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
pytorch简单实现神经网络功能
这篇文章主要介绍了pytorch简单实现神经网络，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下