1.梯度爆炸 原因：在學(xué)習(xí)過(guò)程中曾棕，梯度變得非常大，使得學(xué)習(xí)的過(guò)程偏離了正常的軌跡革娄。 癥狀：觀察輸出日志(runtime log)中每次迭代的loss值倾贰，你會(huì)發(fā)現(xiàn)loss隨著迭...
IP屬地：福建
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[譯]在訓(xùn)練過(guò)程中l(wèi)oss出現(xiàn)NaN的原因以及可以采取的方法腺劣。
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語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)集(多分類)制作1：使用labelme標(biāo)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，不用的時(shí)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(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--反向傳播和多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)反向傳播和多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn) 在實(shí)驗(yàn)開始之前，為了方便閱讀言秸，并復(fù)用之前的部分代碼软能，我們首先將上一次試驗(yàn)完成的內(nèi)容粘貼至此。 計(jì)算圖 Computational Graph 在介...
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讀萬(wàn)卷書，行萬(wàn)里路俱恶，閱無(wú)數(shù)人雹嗦。<br><br>超級(jí)吃貨，愛吃湖南菜合是，川菜了罪，杭幫菜，嘗遍天下美食聪全。<br><br>攝影愛好者泊藕，游歷全國(guó)各地，閱盡人間春色难礼。<br><br>愛看電影娃圆，尤其是美國(guó)大片和俄羅斯生猛大片！非主流影評(píng)寫手蛾茉。<br><br>近期關(guān)注人工智能讼呢！ <br><br>微信號(hào)：JINYULIN_SH_<br>QQ號(hào)：2806032155
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 卷積層、激活層吼鳞、池化層看蚜、全連接層概念 數(shù)據(jù)輸入的是一張圖片（輸入層），CONV表示卷積層赔桌，RELU表示激勵(lì)層供炎，POOL表示池化層渴逻，F(xiàn)c表示全連接層 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由來(lái) 局部連接+權(quán)值共享 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要非...
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作業(yè)2：反向傳播、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
在本作業(yè)中（2018版）音诫，將練習(xí)編寫反向傳播代碼裸卫，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本作業(yè)的目標(biāo)如下： 理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其分層結(jié)構(gòu)纽竣。 理解并實(shí)現(xiàn)（向量化）反向傳播墓贿。 實(shí)現(xiàn)多個(gè)用于神經(jīng)...
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[透析] 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN究竟是怎樣一步一步工作的聋袋？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(wú)線通信系統(tǒng)淋淀、數(shù)字信號(hào)處理遥昧、深度學(xué)習(xí)等交叉領(lǐng)域北京航空航天大學(xué)博士
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積的物理意義和現(xiàn)象從數(shù)學(xué)上講，卷積就是一種運(yùn)算 在信號(hào)與系統(tǒng)中卷積的公式如下： 對(duì)應(yīng)相乘再相加朵纷，這是在坐標(biāo)軸上進(jìn)行的 對(duì)于在圖像中這樣一個(gè)二維矩陣的卷積中炭臭，我們可以想象的就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的“...
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53從 0 到 1 實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 梯度檢驗(yàn) 前面兩個(gè)實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)交叉熵?fù)p失函數(shù)、激活函數(shù)袍辞、線性層時(shí)鞋仍，都是直接對(duì)其函數(shù)進(jìn)行求導(dǎo)，在數(shù)學(xué)上稱之為解析梯度 Analytic gradient搅吁，而在數(shù)學(xué)...
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圖解CNN系列一：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)威创，它出現(xiàn)在90年代末，但近年來(lái)隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展似芝，CNN在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域獲得令人印象深刻的結(jié)果那婉。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常相...
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【轉(zhuǎn)載】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——輸入層寞奸、卷積層呛谜、激活函數(shù)、池化層枪萄、全連接層原文鏈接：http://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/70198357 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）由輸入層隐岛、卷積層、激活函數(shù)瓷翻、池化層...
