普林斯顿大学_最近邻_数据预处理模块_中国AI数据

2019-11-25

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其中包括绝对值,最大值,最小值等的应用。 神经网络的重要技巧被称为“反向传播”。反向传播是使我们能够基于学习率和损失函数的输出来更新模型变量的过程。我们使用反向传播来更新第3章,线性回归和第4章以及支持向量机中的模型变量。 在神经网络中要注意的另一个重要特征是非线性激活函数。由于大多数神经网络只是加法运算和乘法运算的组合,因此它们将无法对非线性数据集进行建模。为了解决这个问题,我们在神经网络中使用了非线性激活函数。这将使神经网络适应大多数非线性情况。 重要的是要记住,就像到目前为止我们看到的大多数算法一样,神经网络对我们选择的超参数很敏感。在本章中,我们将看到不同学习率,损失函数和优化程序的影响。 有更多的资源可以更深入,更详细地学习神经网络。 Yann LeCun等人撰写的描述反向传播的开创性论文是Efficient BackProp。PDF位于此处:http://yann.lecun。COM / exdb /敬上/ PDF / lecun-98b.pdf。 斯坦福大学的CS231,用于视觉识别的卷积神经网络,可在此处获得课程资源:http://cs231n.stanfo

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