Weights-Initialization-in-Nueral-Networks:神经网络中的权重初始化技术

时间:2024-06-14 05:35:14
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文件名称:Weights-Initialization-in-Nueral-Networks:神经网络中的权重初始化技术

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更新时间:2024-06-14 05:35:14

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神经网络权重初始化 神经网络中的权重初始化技术 •权重初始化:•建立基本的神经网络有点令人费解,最重要的是调优它以获得更好的结果是一件繁琐的工作,但是要考虑的第一步是初始化参数。 如果正确完成此部分,则可以在最短的时间内实现优化,否则将很难使用“梯度下降”收敛到最小值。 神经网络:首先让我们了解神经网络如何了解权重的工作原理。 在神经网络中,有一个输入层,它接受输入信号并将其传递到下一层。 接下来,神经网络包含一系列隐藏层,这些隐藏层将转换应用于输入数据。 权重是在隐藏层的节点内应用的。 例如,单个节点可以获取输入数据并将其乘以分配的权重值,然后在将数据传递到下一层之前添加一个偏差。 神经网络的最后一层也称为输出层。 输出层通常会调整来自隐藏层的输入,以在指定范围内产生所需的数字。 权重与偏差:权重和偏差都是网络内部可学习的参数。 一个可教的神经网络将在学习开始之前将权重和偏差值随机化


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