DL之R-CNN：R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略(二)
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DL之R-CNN：R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略(一)
目录R-CNN算法的简介(论文介绍)0、R-CNN算法流程图1、实验结果R-CNN算法的架构详解R-CNN算法的案例应用相关文章DL之R-CNN：R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略DL之R-CNN：R-CNN算法的架构详解DL之FastR-CNN：Fast R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集...
DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略（二）
GD算法的改进算法1、SGD算法(1)、mini-batch如果不是每拿到一个样本即更改梯度，而是若干个样本的平均梯度作为更新方向，则是mini-batch梯度下降算法。(1)、SGD与学习率、Rate、LossGD算法中的超参数1、学习率(1)、固定学习率实验的C代码(2)、回溯线性搜索(Backing Line Search)(3)、二次插值线性搜索：...
DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略（一）
目录GD算法的简介GD/SGD算法的代码实现1、Matlab编程实现GD算法的改进算法GD算法中的超参数GD算法的简介 GD算法，是求解非线性无约束优化问题的基本方法，最小化损失函数的一种常用的一阶优化方法。如图所示，找出最陡峭的方向作为下山的方向。1、如何求梯度？沿着梯度方向，函数值下降最快。2、二元曲面具有两个输...
DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略（三）
3、反向传播（backpropagation）算法深度学习模型，采用梯度下降和误差反向传播进行模型参数更新。随机初始化网络权重前向传播计算网络输出计算误差后向传播误差到前一层; 计算梯度前面层更新权重和偏置参数从步骤2重复该过程最小化误差直到损失收敛4、前向传播计算使用损失函数比较实际输出和期望输出计算图(Computation Graph)...
DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略（二）
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DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略（一）
目录BP算法思路简介1、神经网络训练的优化目标2、梯度下降3、反向传播（backpropagation）算法4、前向传播计算5、反向传播误差信号6、更新参数链式法则链式法则简介1、链式法则与复合函数2、链式法则和计算图链式法则使用BP算法原理推导—以三层神经网络为例1、理论推导1.1、前向传播计算数学式子描述该神经网络：(1)、一般情况下，...
DL之ANN/DNN： 人工神经网络ANN/DNN深度神经网络算法的简介、应用、经典案例之详细攻略
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DL之R-CNN：R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
DL之R-CNN：R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略目录R-CNN算法的简介(论文介绍)0、R-CNN算法流程图1、实验结果R-CNN算法的架构详解R-CNN算法的案例应用相关文章DL之R-CNN：R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略DL之R-CNN：R-CNN算法的架构详解DL...
DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略
DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略相关文章：DL之DNN之BP：神经网络算法简介之BP算法/GD算法之不需要额外任何文字，只需要八张图讲清楚BP类神经网络的工作原理 目录BP算法思路简介1、神经网络训练的优化目标2、梯度下降3、反向传播（backpropagation&#...
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