目标：怎么训练很深的神经网络然而过深的神经网络会造成各种问题，梯度消失之类的，导致很难训练作者利用了类似LSTM的方法，通过增加gate来控制transform前和transform后的数据的比例，称为Highwaynetwork至于为什么会有效...大概和LSTM会有效的原因一样吧。方法：首先是普通的神经网络，每一层...

　　2006年，机器学习泰斗、多伦多大学计算机系教授GeofferyHinton在Science发表文章，提出基于深度信念网络（DeepBeliefNetworks,DBN）可使用非监督的逐层贪心训练算法，为训练深度神经网络带来了希望。如果说Hinton2006年发表在《Science》杂志上的论文[1]只是在学术界掀...

 2016-03-1315:14:01 mydear_11000 阅读数912更多分类专栏： 机器学习 深度学习 tornadomeet 目前，深度网络（DeepNets）权值训练的主流方法还是梯度下降法（结合BP算法），当然在此之前可以用无监督的方...

2017年11月29日06:40:37 机器之心V 阅读数2183 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC4.0BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/art...

2018年07月11日14:05:46 Liven_Zhu 阅读数846 在这篇论文中，作者同时使用低秩核和稀疏核（low-rankandsparsekernel）来组成一个密集kernel。基于ICGV2的基础上，作者提出了ICGV3。近几年，卷积网络在计算机视觉上的有效性已经得到了验证...

2018年12月03日00:03:07 RRZS 阅读数153更多分类专栏： 深度学习 cv 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC4.0BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/b...

2017年05月21日22:18:40阅读数：5910写在前面本文主要是对DeepLearning一书最优化方法的总结，具体详细的算法，另起博文展开。 整个优化系列文章列表：DeepLearning之最优化方法DeepLearning最优化方法之SGDDeepLearning最优化方法之Momentum（动量...

3.1ex1a_linreg.m分析%%ThisexerciseusesadatafromtheUCIrepository:%Bache,K.&Lichman,M.(2013).UCIMachineLearningRepository%http://archive.ics.uci.edu/ml%Irvine,C...