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神经网络模型的梯度是什么
神经网络
训练中误差值不变?
答:
既然
神经网络的
损失值维持不变,说明该训练数据下各参数反向传播
梯度
为0,所有参数不进行更新,考虑训练数据设计不合理,建议补充训练数据以确认。
除了
梯度
下降法还有
什么
方法训练
神经网络
答:
还有很多,一步正割算法,拟牛顿算法,量化共轭
梯度
法,弹性梯度下降法等等。具体可以在MATLAB的help文件训练函数中查看,路径是:Neural Network Toolbox>Functions>Training Functions,可以看到各种算法的函数及详细介绍
什么
是迭代计算的终止准则?
答:
在计算机科学中,迭代计算被用于解决各种问题,如数据压缩、图像处理、机器学习等。例如,在机器学习中,迭代算法用于训练
神经网络模型
,通过不断优化权重和偏置值来提高
模型的
准确性和泛化能力。2、优化问题 迭代计算在优化问题中发挥着重要作用。最优化问题是指在给定约束条件下,寻找一个解使得目标函数达到...
从最简单的人工神经元数学
模型
到复杂的多层
神经网络
推,关键的要素
是什
...
答:
理解反向传播和
梯度
下降。要梳理好罗辑思维。知道数据的流向。
机器学习一般常用的算法有哪些?
答:
学习向量量化算法(简称 LVQ)是一种人工
神经网络
算法,它允许你选择训练实例的数量,并精确地学习这些实例应该
是什么
样的。而学习向量量化的表示是码本向量的集合。这些是在开始时随机选择的,并逐渐调整以在学习算法的多次迭代中最好地总结训练数据集。在学习之后,码本向量可用于预测。最相似的近邻通过...
怎样才算是迭代收敛?
答:
在计算机科学中,迭代计算被用于解决各种问题,如数据压缩、图像处理、机器学习等。例如,在机器学习中,迭代算法用于训练
神经网络模型
,通过不断优化权重和偏置值来提高
模型的
准确性和泛化能力。2、优化问题 迭代计算在优化问题中发挥着重要作用。最优化问题是指在给定约束条件下,寻找一个解使得目标函数达到...
神经网络
epoch
是什么
意思
答:
在
神经网络
中传递完整的数据集一次是不够的,而且我们需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次。但是请记住,我们使用的是有限的数据集,并且我们使用一个迭代过程即
梯度
下降,优化学习过程和图示。因此仅仅更新权重一次或者说使用一个 epoch 是不够的。随着 epoch 数量增加,神经网络中的权重的更新...
人工
神经网络
算法的学习率有
什么
作用
答:
若果对你有帮助,请点赞。
神经网络的
结构(例如2输入3隐节点1输出)建好后,一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值,都是采用
梯度
下降之类的搜索算法(梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等),这些算法会先初始化一个解,在这个解的基础上,确定一个搜索方向和一个移动...
ai算法有哪些
答:
3、Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。4、人工智能主要典型算法,有
梯度
下降的算法,减少过拟合的dropout算法等等。5、模糊数学、
神经网络
、小波变换、遗传算法、人工免疫系统、参数...
一个比WGAN更优秀的
模型
(WGAN-GP)
答:
所以WGAN-GP的贡献是:◆ 提出了一种新的lipschitz连续性限制手法—
梯度
惩罚,解决了训练梯度消失梯度爆炸的问题。◆ 比标准WGAN拥有更快的收敛速度,并能生成更高质量的样本 ◆ 提供稳定的GAN训练方式,几乎不需要怎么调参,成功训练多种针对图片生成和语言
模型的
GAN架构 但是论文提出,由于是对每个...
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