深度神经网络（DNN）损失函数和激活函数的选择
1. 均方差损失函数+Sigmoid激活函数的问题 在讲反向传播算法时，我们用均方差损失函数和Sigmoid激活函数做了实例，首先我们就来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问题。 首先我们回顾下Sigmoid激活函数的表达式为： σ(z)=11+e−zσ(z)=11+e−z σ(z)σ(z)的函数图像如下： 从图上可以看出，对于Sigmoid，当zz的取值...
TF之DNN：TF利用简单7个神经元的三层全连接神经网络【2-3-2】实现降低损失到0.000以下
输出结果实现代码# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfimport osimport numpy as np#TF：TF实现简单的三层全连接神经网络（输入、隐藏、输出层分别为 2、3 、 2 个神经元）#隐藏层和输出层的激活函数使用的是 ReLU 函数。该模型训练的样本总数为 512，每...
DL框架之MXNet ：神经网络算法简介之MXNet 常见使用方法总结(神经网络DNN、CNN、RNN算法)之详细攻略(个人使用)
MXNet 常见使用方法1、关于GPU、CPU运算1、目前MxNet支持相同平台下的变量运算，如果一个变量在GPU一个变量在CPU，则需要通过copyto之类的方式来统一。MxNet中，可以通过gpu_device=mx.gpu()来创建GPU的context。下边的方式是切换到GPU上执行运算。gpu_device=mx.gpu() #...
DL之DNN：自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练、预测
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DL之DNN：自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练、GC对比
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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
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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...
TF之DNN：对DNN神经网络进行Tensorboard可视化(得到events.out.tfevents本地服务器输出到网页可视化）
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