深度学习入门:理解神经网络与反向传播算法
深度学习是机器学习的一个分支,它试图模拟人脑进行分析学习的神经网络,以实现图像、语音识别等复杂功能。今天,我们就来聊聊深度学习的核心——神经网络,以及训练神经网络的关键算法——反向传播。 首先,我们得知道什么是神经网络。你可以把神经网络想象成一堆相互连接的小电脑,每个小电脑都从它的邻居那里接收信息,...
深度学习基础入门篇[七]:常用归一化算法、层次归一化算法、归一化和标准化区别于联系、应用案例场景分析。
深度学习基础入门篇[七]:常用归一化算法、层次归一化算法、归一化和标准化区别于联系、应用案例场景分析。1.归一化基础知识点1.1 归一化作用归一化是一种数据处理方式,能将数据经过处理后限制在某个固定范围内。归一化存在两种形式,一种是在通常情况下,将数处理为 [0, 1] 之间的小数,其目的是为了在随后的数据处理过程中更便捷。例如,在图像处理中,就会将图像从 [0, 255] 归一化到 [0, 1....
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深度学习基础入门篇[三]:优化策略梯度下降算法:SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW
深度学习基础入门篇[三]:优化策略梯度下降算法:SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW1.梯度下降算法(优化器)1.1 原理解释如果我们定义了一个机器学习模型,比如一个三层的神经网络,那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢?那就需要使用相应的指标来评价它的拟合程度,所使用到的函数就称为损失函数(Loss Functio....
![深度学习基础入门篇[三]:优化策略梯度下降算法:SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew/developer-article1190756/20241026/a8ea31d4c2c94d0e83c4308a421e997b.jpeg)
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