37 Reasons why your Neural Network is not working Neural Network Check List 如何使用这个指南 数据问题 检查输入数据 试一下随机输入 检查数据加载单元 确保输入和输出是一一对应的 输入和输出之间的关系映射的随机性会不会太强了 数据集中的噪声 打乱数据集 控制类别不平衡现象 会不会是训练数据不足 尽量你的训练批次中的样本标签多样化 减小batch size 尝试经典数据集MNISTCIFAR10 数据归一化正则化 特征向量…

神经网络的实践笔记 link: http://peterroelants.github.io/posts/neural_network_implementation_part01/ 1. 生成训练数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 神经网络中有关# 矩阵的运算我们采用NumPy来构建,# 画图使用Matplotlib来构建. # Part 1, create training data # Define the vect…

LSTM NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES PREDICTION Wed 21st Dec 2016   Neural Networks these days are the "go to" thing when talking about new fads in machine learning. As such, there's a plethora of courses and tutorials out there on the basic vani…

全连接神经网络(Fully connected neural network)处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多.参数增多除了导致计算速度减慢,还很容易导致过拟合问题.所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目.而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)可以做到. 1. 卷积神经网络构成 图 1:卷积神经网络 输入层 整个网络的输入,一般代表了一张图片的像素矩阵.图 1中最左侧三维矩阵代表一张输入的图片,三维矩阵的长.宽代表了图…

论文标题:An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 论文作者: Baoguang Shi, Xiang Bai and Cong Yao 论文代码的下载地址:http://mc.eistar.net/~xbai/CRNN/crnn_code.zip 论文地址:https://arxiv.org/p…

LSTM Neural Network for Time Series Prediction Wed 21st Dec 2016 Neural Networks these days are the “go to” thing when talking about new fads in machine learning. As such, there’s a plethora of courses and tutorials out there on the basic vanilla neu…

Recurrent Neural Network Language Modeling Toolkit  工具使用点击打开链接 本博客地址:http://blog.csdn.net/wangxinginnlp/article/details/38385471 依照训练的进度学习代码: RNN训练过程(摘自Mikolov的博士论文): 1. Set time counter t = 0, initialize state of the neurons in the hidden layer s(t)…

作者:wuliytTaotao 出处:https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/ 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接.         原文地址: https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/9488045.html     -------------------------------------------…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network 利用深度卷积神经网络进行ImageNet分类 Abstract We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 d…

神经网络——最易懂最清晰的一篇文章 神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经…