【Deep Learning筆記】神經網絡的優化解讀（看不懂你來打我~！）
文章目錄 1 激活函數 1.1 sigmoid 1.2 tanh 1.3 ReLU函數 1.4 ReLU函數的變種 2 Dropout 2.1 原理 2.2 實驗 2.3 作者重點分析的一些特點 1 激活函數 1.1 sigmoid 1.2 tanh 優缺點： 引入更簡單更高效的函數： 1.3 ReLU函數 softplus導數正好爲sigmoid。 1.4 ReLU函數的變種 2 Dropout
相關文章
- 1. 【Deep Learning筆記】卷積神經網絡必須要掌握的知識（看不懂你來打我）
- 2. 【Deep Learning筆記】一個很好的神經網絡相關定義(看不懂你來打我)
- 3. Deep Learning - 1 神經網絡
- 4. Coursera Deep Learning筆記 改善深層神經網絡：優化算法
- 5. 深度神經網絡優化（一）- Practical aspects of Deep Learning
- 6. Tensorflow筆記：神經網絡優化
- 7. 【計算機網絡】深入淺出網絡層（看不懂你來打我.上）
- 8. Deep learning學習筆記（1）從迴歸到神經網絡
- 9. 吳恩達deep learning筆記第四課 卷積神經網絡
- 10. Deep Learning 學習筆記5：神經網絡彙總
- 更多相關文章...
- • DTD - 來自網絡的實例 - DTD 教程
- • MySQL的優勢（優點） - MySQL教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 【Deep Learning筆記】卷積神經網絡必須要掌握的知識（看不懂你來打我）
- 2. 【Deep Learning筆記】一個很好的神經網絡相關定義(看不懂你來打我)
- 3. Deep Learning - 1 神經網絡
- 4. Coursera Deep Learning筆記 改善深層神經網絡：優化算法
- 5. 深度神經網絡優化（一）- Practical aspects of Deep Learning
- 6. Tensorflow筆記：神經網絡優化
- 7. 【計算機網絡】深入淺出網絡層（看不懂你來打我.上）
- 8. Deep learning學習筆記（1）從迴歸到神經網絡
- 9. 吳恩達deep learning筆記第四課 卷積神經網絡
- 10. Deep Learning 學習筆記5：神經網絡彙總