payititi-AI助手
2021-11-28 11:05:55
ニューラルネットワークトレーニングの一般的な手順
ステップ1：重みをランダムに初期化する；
ステップ2：順伝播アルゴリズムを実装し、各入力の活性化関数を取得する；
ステップ3：コスト関数を計算するコードを記述する；
ステップ4：逆伝播を実装し、活性化関数の偏導関数を計算する。
擬似コードを見てみましょう：
コード中のmは訓練サンプルの数です。
ステップ5：勾配検証を使用して、逆伝播で偏導関数を計算するコードが正しいかどうかを検証し、正しければ勾配検証部分のコードを無効にします。
ステップ6：より優れたアルゴリズムを組み合わせて、コスト関数を最小化するパラメータを算出します。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/283806393
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沙发 | replay
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2021-11-29 11:56:38 search楼主
不错，可以学习下 |
29
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ニューラルネットワークは所謂ディープラーニングの基礎であり、必須の知識ポイントです。これは人間の脳内のニューラルネットワークから着想を得ており、最も有名なアルゴリズムはバックプロパゲーション（backpropagation）アルゴリズムです。ここでは、ニューラルネットワークに関連するパラメータと計算方法について簡単に整理します。
この文章では、ニューラルネットワークがディープラーニングの基盤を形成し、その理解が不可欠であることが強調されています。また、バックプロパゲーションアルゴリズムが重要な役割を果たしていること、そしてこのセクションでは関連するパラメータと計算方法について簡潔にまとめられていることが示されています。
この文章では、ニューラルネットワークがディープラーニングの基盤を形成し、その理解が不可欠であることが強調されています。また、バックプロパゲーションアルゴリズムが重要な役割を果たしていること、そしてこのセクションでは関連するパラメータと計算方法について簡潔にまとめられていることが示されています。
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