DL之NN：NN算法(本地数据集50000张训练集图片)进阶优化之三种参数改进，进一步提高手写数字图片识别的准确率 / 开普饭

解决overfitting的方法 Dropout, regularization, batch normalizatin. 但是要注意dropout只在训练的时候用,让一部分神经元随机失活. Batc ...

这篇文章主要介绍 DQN 的三种改进:Nature DQN.Double DQN.Dueling DQN 在运筹学中的应用,并给出三者的对比,同时也会给出不同增量学习下的效果. 这三种具体的改进方式可 ...

前言开始准备着手写实战的系列了, 接下来每次代码可能比较多,希望大家可以hold住毋庸置疑在做时空序列模型的时候,oving数据集,或者说标准的数据集是必要的这篇文章我们主要介绍MovingMn ...

在之前的文章「从矩阵分解到FM的演进.FM如何用于召回和排序以及实现说明」中介绍了FM算法的演化史,主要是从协同过滤CF到矩阵分解MF,再到线性模型LR,最后介绍了FM用于召回和精排的情况.这一篇文章 ...

机器学习算法与Python学习作为沟通学习的平台,发布机器学习与数据挖掘.深度学习.Python实战的前沿与动态,欢迎机器学习爱好者的加入,希望帮助你在AI领域更好的发展,期待与你相遇! 86篇原创 ...

DL之NN/CNN:NN算法进阶优化(本地数据集50000张训练集图片),六种不同优化算法实现手写数字图片识别逐步提高99.6%准确率设计思路设计代码 import mnist_loader fr ...

DL之NN:利用(本地数据集50000张数据集)调用自定义神经网络network.py实现手写数字图片识别94%准确率输出结果更新-- 代码设计 import mnist_loader impor ...

DL之NN/Average_Darkness/SVM:手写数字图片识别(本地数据集50000训练集+数据集加4倍)比较3种算法Average_Darkness.SVM.NN各自的准确率数据集下载以及 ...

DL之NN:基于(sklearn自带手写数字图片识别数据集)+自定义NN类(三层64→100→10)实现97.5%准确率输出结果核心代码 #DL之NN:基于sklearn自带手写数字图片识别数据集 ...

DL之DNN:利用DNN算法对mnist手写数字图片识别数据集(sklearn自带,1797*64)训练.预测(95%) 数据集展示先查看sklearn自带digits手写数据集(1797*64) ...

TF之NN:利用DNN算法(SGD+softmax+cross_entropy)对mnist手写数字图片识别训练集(TF自带函数下载)实现87.4%识别输出结果代码设计 import numpy ...

DL之LiR&DNN&CNN:利用LiR.DNN.CNN算法对MNIST手写数字图片(csv)识别数据集实现(10)分类预测输出结果数据集:Dataset之MNIST:MNIST( ...

DL之DNN:利用DNN[784→50→100→10]算法对MNIST手写数字图片识别数据集进行预测.模型优化导读目的是建立三层神经网络,进一步理解DNN内部的运作机制输出结果设计思路核心代 ...

DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测输出结果 1.10.0 Size of: - Trai ...

DL之NN：NN算法(本地数据集50000张训练集图片)进阶优化之三种参数改进，进一步提高手写数字图片识别的准确率