1.梯度爆炸 原因：在學習過程中佣耐，梯度變得非常大矫夯，使得學習的過程偏離了正常的軌跡。 癥狀：觀察輸出日志(runtime log)中每次迭代的loss值局冰，你會發(fā)現(xiàn)loss隨著迭...
IP屬地：福建
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[譯]在訓練過程中l(wèi)oss出現(xiàn)NaN的原因以及可以采取的方法弛矛。
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語義分割數(shù)據(jù)集(多分類)制作1：使用labelme標注工具 直接在命令行安裝或者在anaconda下面新建虛擬環(huán)境安裝（避免污染環(huán)境括儒，不用的時候可以直接delete該環(huán)境）直接命令行(base)安裝 創(chuàng)...
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52從 0 到 1 實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡--反向傳播和多層神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)反向傳播和多層神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn) 在實驗開始之前，為了方便閱讀，并復用之前的部分代碼藕帜，我們首先將上一次試驗完成的內(nèi)容粘貼至此烫罩。 計算圖 Computational Graph 在介...
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的 卷積層耽装、激活層、池化層期揪、全連接層概念 數(shù)據(jù)輸入的是一張圖片（輸入層）掉奄，CONV表示卷積層，RELU表示激勵層凤薛，POOL表示池化層姓建，F(xiàn)c表示全連接層 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡由來 局部連接+權值共享 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡需要非...
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作業(yè)2：反向傳播、訓練神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
在本作業(yè)中（2018版）缤苫，將練習編寫反向傳播代碼速兔，訓練神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。本作業(yè)的目標如下： 理解神經(jīng)網(wǎng)絡及其分層結(jié)構活玲。 理解并實現(xiàn)（向量化）反向傳播涣狗。 實現(xiàn)多個用于神經(jīng)...
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[透析] 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN究竟是怎樣一步一步工作的镀钓？視頻地址：https://www.youtube.com/embed/FmpDIaiMIeA 文檔參閱：pdf [2MB] & ppt [6MB] & Web View & ...
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無線通信系統(tǒng)、數(shù)字信號處理求豫、深度學習等交叉領域北京航空航天大學博士
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的卷積的物理意義和現(xiàn)象從數(shù)學上講塌衰，卷積就是一種運算 在信號與系統(tǒng)中卷積的公式如下： 對應相乘再相加，這是在坐標軸上進行的 對于在圖像中這樣一個二維矩陣的卷積中蝠嘉，我們可以想象的就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的“...
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53從 0 到 1 實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡--實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 梯度檢驗 前面兩個實驗實現(xiàn)交叉熵損失函數(shù)最疆、激活函數(shù)、線性層時蚤告，都是直接對其函數(shù)進行求導努酸，在數(shù)學上稱之為解析梯度 Analytic gradient，而在數(shù)學...
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圖解CNN系列一：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的一個經(jīng)典網(wǎng)絡杜恰，它出現(xiàn)在90年代末获诈，但近年來隨著深度學習的發(fā)展，CNN在計算機視覺領域獲得令人印象深刻的結(jié)果心褐。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與其他神經(jīng)網(wǎng)絡非常相...
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【轉(zhuǎn)載】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡——輸入層、卷積層掘而、激活函數(shù)挟冠、池化層、全連接層原文鏈接：http://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/70198357 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）由輸入層袍睡、卷積層知染、激活函數(shù)、池化層...
