深度學習筆記——理論與推導之DNN（三）
DNN 目錄 激勵函數（ReLU以及ReLU的變形，梯度消失問題） 成本函數 數據處理 優化 一般化 激勵函數： Rectified Linear Unit(ReLU) 選擇Relu的原因： 計算速度快 生物原因 類似於具有不同偏差的無限個sigmoid 可以解決梯度消失問題 sigmoid的問題（梯度消失問題）： sigmoid function的微分函數是藍色的線，我們可以發現，藍線上的所有值
相關文章
- 1. 深度學習筆記——理論與推導之Reinforcement Learning（十三）
- 2. 深度學習筆記——理論與推導之Backpropagation（二）
- 3. 深度學習筆記——理論與推導之Neural Network的記憶力（四）
- 4. 深度學習筆記——理論與推導之Structured Learning【Sequence Labeling Problem】（八）
- 5. 深度學習筆記——理論與推導之Structured Learning【Structured Linear Model】（六）
- 6. 深度學習筆記——理論與推導之Structured Learning【Structured SVM】（七）
- 7. 深度學習筆記——理論與推導之Structured Learning【Markov Random Field】（十）
- 8. 深度學習筆記——理論與推導之Structured Learning【Learning with Hidden Information】（九）
- 9. 深度學習筆記——理論與推導之Structured Learning【NLP】（十二）
- 10. 深度學習筆記——理論與推導之Structured Learning【Markov Logic Network】（十一）
- 更多相關文章...
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
- • PHP 獲取圖像寬度與高度 - PHP參考手冊
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 算法總結-深度優先算法
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. 深度學習筆記——理論與推導之Reinforcement Learning（十三）
- 2. 深度學習筆記——理論與推導之Backpropagation（二）
- 3. 深度學習筆記——理論與推導之Neural Network的記憶力（四）
- 4. 深度學習筆記——理論與推導之Structured Learning【Sequence Labeling Problem】（八）
- 5. 深度學習筆記——理論與推導之Structured Learning【Structured Linear Model】（六）
- 6. 深度學習筆記——理論與推導之Structured Learning【Structured SVM】（七）
- 7. 深度學習筆記——理論與推導之Structured Learning【Markov Random Field】（十）
- 8. 深度學習筆記——理論與推導之Structured Learning【Learning with Hidden Information】（九）
- 9. 深度學習筆記——理論與推導之Structured Learning【NLP】（十二）
- 10. 深度學習筆記——理論與推導之Structured Learning【Markov Logic Network】（十一）