开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

tensorflow中的优化器在非线性工作中不起作用

在TensorFlow中，优化器是用于调整模型参数以最小化损失函数的工具。优化器的作用是通过迭代更新模型参数，使得模型能够更好地拟合训练数据。

然而，在某些非线性工作中，优化器可能无法起到明显的作用。这可能是因为非线性工作具有复杂的损失函数形状，或者存在局部最小值等问题。在这种情况下，优化器可能会陷入局部最小值，导致模型无法收敛或者收敛到不理想的结果。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

调整学习率：学习率是优化器中一个重要的超参数，它决定了每次参数更新的步长。如果学习率过大，可能会导致优化器无法收敛；如果学习率过小，可能会导致优化器收敛速度过慢。可以尝试不同的学习率来找到一个合适的值。
使用不同的优化器：TensorFlow提供了多种优化器，如Adam、Adagrad、RMSProp等。不同的优化器适用于不同类型的问题，可以尝试使用其他优化器来看是否能够改善非线性工作中的效果。
调整模型结构：非线性工作可能需要更复杂的模型结构来更好地拟合数据。可以尝试增加模型的层数、调整神经元的数量等来提高模型的表达能力。
数据预处理：对于非线性工作，数据预处理也非常重要。可以尝试对数据进行归一化、标准化、特征选择等操作，以提高模型的性能。

总之，在非线性工作中，优化器可能不起作用的原因是多方面的，需要综合考虑多个因素来进行调整和优化。以上提到的方法只是一些常见的尝试，具体的解决方案需要根据具体问题进行调整和优化。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）
腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
腾讯云存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
腾讯云区块链（https://cloud.tencent.com/product/baas）
腾讯云物联网（https://cloud.tencent.com/product/iot）
腾讯云移动开发（https://cloud.tencent.com/product/mobile）
腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/vod）
腾讯云网络安全（https://cloud.tencent.com/product/safe）

相关搜索:在TensorFlow中设置Adam优化器 R中的非线性有界优化复杂系统中的非线性优化 tensorflow中的优化 Java中的模型优化器tensorflow Keras中的Tensorflow adam优化器约束优化方法在TensorFlow中的实现？如何在R中优化具有非线性约束的非线性目标函数？tensorflow中未应用优化器渐变在tensorflow紧急执行中为优化器设置变量 python中的非线性约束优化--变量和除法与tensorflow优化器等效的Keras 在Tensorflow中求解约束优化问题如何在tensorflow 2.4.1中设置优化器使用Tensorflow优化python中的函数在smt/z3优化中，哪个非线性断言是完整的？Apache Commons中的单变量、非线性优化/解算器-如何开始？在SpringFrame工作中登录的首选方法 TypeError:在目标函数非线性优化Gekko中，'int‘类型的对象没有len()tensorflow -在大批量上运行优化器op

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

彻底搞懂机器学习SVM模型！

自从大半年前接触到SVM以来，感觉一直没怎么把SVM整明白。直到最近上的《模式识别》课程才仿佛打通了我的任督二脉，使我终于搞清楚了SVM的来龙去脉，所以写个博客作个总结。

03

【机器学习】你需要多少训练数据？

从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本。训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是，问题是你需要多少训练数据合适呢？这恰恰取决于你正在执行的任务、最终想通过模型实现的性能、现有的输入特征、训练数据中含有的噪声、已经提取的特征中含有的噪声以及模型的复杂性等等诸多因素。所以，发现所有这些变量相互之间有何联系，如何工作的方法即是通过在数量不一的训练样本上训练模型，并且绘制出模型关于各个训练样本集

05

机器学习：你需要多少训练数据？

从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是

07

深度丨机器学习零基础？手把手教你用TensorFlow搭建图像识别系统（三）

AI科技评论按：本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。在前两部分中，我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像，实现了约25-30％的精度。因为有10个不同可能性的类别，所以我们预期的随机标记图像的精度为10％。25-30％的结果已经比随机标记的结果好多了，但仍有很大的改进空间。在这篇文章中，作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少！AI科技评论对全文进行编译，未经许可不得转载。关于前两部分

06

TensorFlow和深度学习入门教程

关键词：Python，tensorflow，深度学习，卷积神经网络正文如下：前言上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们，这是codelabs上的教程：《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python，教程推荐使用pytho

06

机器学习：你需要多少训练数据？

作者为Google 软件工程师，美国西北大学电子信息工程博士，擅长大规模分布式系统，编译器和数据库。从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好

05

什么是深度学习？

什么是深度学习深度学习，顾名思义，需要从“深度”和“学习”两方面来谈。 01 深度深度学习的前身是人工神经网络（artificial neural network，ANN），它的基本特点就是试图模

08

TensorFlow和深度学习入门教程

前言上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们，这是codelabs上的教程：《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python，教程推荐使用python3。好多专业词太难译了，查了下，大家有些都是不译的。比如：dropou

06

图深度学习入门教程（八）——简化图卷积模型

主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。

03

深入SVM：支持向量机核的作用是什么

您可能听说过所谓的内核技巧，这是一种支持向量机(SVMs)处理非线性数据的小技巧。这个想法是将数据映射到一个高维空间，在这个空间中数据变成线性，然后应用一个简单的线性支持向量机。听起来很复杂，但操作起来确实如此。尽管理解该算法的工作原理可能比较困难，但理解它们试图实现的目标却相当容易。往下读，自然就会明白了!

03

支持向量机(SVM)学习笔记

简单点讲，SVM 就是一种二类分类模型，他的基本模型是的定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，SVM 的学习策略就是间隔最大化。

02

黑箱难题仍在阻碍深度学习的普及

“机器学习基本就是线性数学，很好解释，”数据公司Teradata首席技术官斯蒂芬·布罗布斯特（Stephen Brobst）在Teradata合作伙伴大会的一场小组讨论上说。“然而，一旦涉及到多层神经

04

深入浅出SVM（PART I）

支持向量机（Support Vector Machine）是由Vapnik等人于1995年提出来的，之后随着统计理论的发展，支持向量机SVM也逐渐受到了各领域研究者的关注，在很短的时间就得到了很广泛的应用。支持向量机是被公认的比较优秀的分类模型，同时，在支持向量机的发展过程中，其理论方面的研究得到了同步的发展，为支持向量机的研究提供了强有力的理论支撑。

01

机器学习的基础讲解：神经网络

AiTechYun 编辑：yuxiangyu 在之前的文章中，我通过展示学习过程中成本函数和梯度下降的核心作用，阐述了机器学习的工作原理。本文以此为基础，探索神经网络和深度学习如何工作。这篇文章重点在于解释和编码。原因是我想不出有什么方法可以比3bule1brown做的视频更清楚地阐明一个神经网络的内部工作原理。链接： http://imgcdn.atyun.com/2017/12/one-But-what-is-a-Neural-Network.mp4 http://imgcdn.atyun.com/2

08

TensorFlow.js中的几个重要概念

TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。

03

大数据||使用AI算法进行水循环系统故障精准预测

水循环系统是锅炉系统中的重要单元，用于对锅炉的用水供给和冷却。贮存在沉淀水池中的水，经过过滤器材杂质过滤后送入离心泵的入口，流经泵体进行循环，离心泵则由电机进行驱动。

02

用于深度强化学习的结构化控制网络（ICML 论文讲解）

摘要：近年来，深度强化学习在解决序列决策的几个重要基准问题方面取得了令人瞩目的进展。许多控制应用程序使用通用多层感知器（MLP），用于策略网络的非视觉部分。在本工作中，我们为策略网络表示提出了一种新的神经网络架构，该架构简单而有效。所提出的结构化控制网（Structured Control Net ，SCN）将通用多层感知器MLP分成两个独立的子模块：非线性控制模块和线性控制模块。直观地，非线性控制用于前视角和全局控制，而线性控制围绕全局控制以外的局部动态变量的稳定。我们假设这这种方法具有线性和非线性策略的优点：可以提高训练效率、最终的奖励得分，以及保证学习策略的泛化性能，同时只需要较小的网络并可以使用不同的通用训练方法。我们通过OpenAI MuJoCo，Roboschool，Atari和定制的2维城市驾驶环境的模拟验证了我们的假设的正确性，其中包括多种泛化性测试，使用多种黑盒和策略梯度训练方法进行训练。通过将特定问题的先验结合到架构中，所提出的架构有可能改进更广泛的控制任务。我们采用生物中心模拟生成器（CPG）作为非线性控制模块部分的结构来研究运动任务这个案例，结果了表面的该运动任务的性能被极大提高。

02

干货 | 用于深度强化学习的结构化控制网络（ICML 论文讲解）

摘要：近年来，深度强化学习在解决序列决策的几个重要基准问题方面取得了令人瞩目的进展。许多控制应用程序使用通用多层感知器（MLP），用于策略网络的非视觉部分。在本工作中，我们为策略网络表示提出了一种新的神经网络架构，该架构简单而有效。所提出的结构化控制网（Structured Control Net ，SCN）将通用多层感知器MLP分成两个独立的子模块：非线性控制模块和线性控制模块。直观地，非线性控制用于前视角和全局控制，而线性控制围绕全局控制以外的局部动态变量的稳定。我们假设这这种方法具有线性和非线性策略的优点：可以提高训练效率、最终的奖励得分，以及保证学习策略的泛化性能，同时只需要较小的网络并可以使用不同的通用训练方法。我们通过OpenAI MuJoCo，Roboschool，Atari和定制的2维城市驾驶环境的模拟验证了我们的假设的正确性，其中包括多种泛化性测试，使用多种黑盒和策略梯度训练方法进行训练。通过将特定问题的先验结合到架构中，所提出的架构有可能改进更广泛的控制任务。我们采用生物中心模拟生成器（CPG）作为非线性控制模块部分的结构来研究运动任务这个案例，结果了表面的该运动任务的性能被极大提高。

03

机器学习的基础讲解：神经网络

在之前的文章中，我通过展示学习过程中成本函数和梯度下降的核心作用，阐述了机器学习的工作原理。本文以此为基础，探索神经网络和深度学习如何工作。这篇文章重点在于解释和编码。原因是我想不出有什么方法可以比3bule1brown做的视频更清楚地阐明一个神经网络的内部工作原理。链接： http://imgcdn.atyun.com/2017/12/one-But-what-is-a-Neural-Network.mp4 http://imgcdn.atyun.com/2017/12/two-how-neural-n

06

效率新秀 | 详细解读：如何让EfficientNet更加高效、速度更快

近年来，许多研究致力于提高图像分类训练和推理的效率。这种研究通常集中于提高理论效率，通常以每个FLOP的ImageNet验证精度来衡量。然而，事实证明，这些理论上的改进在实践中很难实现，特别是在高性能训练加速器上。

02

最简单入门深度学习

该篇文档基于kaggle course，通过简单的理论介绍、程序代码、运行图以及动画等来帮助大家入门深度学习，既然是入门，所以没有太多模型推导以及高级技巧相关，都是深度学习中最基础的内容，希望大家看过之后可以自己动手基于Tensorflow或者Keras搭建一个处理回归或者分类问题的简单的神经网络模型，并通过dropout等手段优化模型结果；

01

最简单入门深度学习

该篇文档基于kaggle course，通过简单的理论介绍、程序代码、运行图以及动画等来帮助大家入门深度学习，既然是入门，所以没有太多模型推导以及高级技巧相关，都是深度学习中最基础的内容，希望大家看过之后可以自己动手基于Tensorflow或者Keras搭建一个处理回归或者分类问题的简单的神经网络模型，并通过dropout等手段优化模型结果；

06

码农の带娃绝技：TensorFlow+传感器，200美元自制猜拳手套

王小新编译自 Google Cloud Blog 量子位出品 | 公众号 QbitAI 你们程序员啊，连带娃都这么技术流…… 今年夏天，谷歌云负责维护开发者关系的Kaz Sato带着他的儿子，用一些传感器和一个简单的机器学习线性模型，开发了一个“猜拳机器”，能检测石头剪刀布的手势。最近他还还根据这个过程写了一份教程，详细介绍了怎样构建这个机器，以及怎样用机器学习算法解决日常问题。量子位搬运编译整理如下，适合有一定编程基础的同学，需要大约200美元的硬件设备。我们先来看一下这个机器：上面视频中，

05

一文详解 TensorFlow 2.0 的符号式 API 和命令式 API

TensorFlow 2.0 中，我最喜欢的一点就是它提供了多个抽象化（abstraction）级别，让你可以根据自己的项目，挑选出最适合的级别。本文中，我将解读如何权衡创建神经网络的两种样式：

01

干货 | 携程酒店推荐模型优化

当用户在线上浏览酒店时，作为旅行平台，如何挑选更合适的酒店推荐给用户，降低其选择的费力度，是需要考虑的一个问题。在携程APP中，一般会触发多种场景。在Figure 1中，我们列举了几种典型的场景：欢迎度排序，智能排序和搜索补偿推荐。

03

百度公开硬件基准 DeepBench，推动深度学习专用芯片研发竞争

2016年10月18日，世界人工智能大会技术分论坛，特设“新智元智库院长圆桌会议”，重量级研究院院长 7 剑下天山，汇集了中国人工智能产学研三界最豪华院长阵容：美团技术学院院长刘江担任主持人，微软亚洲研究院常务副院长芮勇、360人工智能研究院院长颜水成、北京理工大学计算机学院副院长黄华、联想集团副总裁黄莹、Intel 中国研究院院长宋继强、新华网融媒体未来研究院院长杨溟联袂出席。【新智元导读】百度开源 DeepBench 基准测试工具，AI研究者和芯片制造商可以用它测试不同的芯片运行软件时的性能，尤其是

06

黑箱难题阻碍了深度学习的普及与发展

当前，深度学习扛起了人工智能的大旗，让我们了解到了智能机器的能力有多大，但是有个问题就是：没有人知道它内部究竟是怎么运作的。

05

Fast.ai：从零开始学深度学习 | 资源帖

课程简介介绍道，本课程将从实现矩阵乘法和反向传播基础开始，到高性能混合精度训练，最新的神经网络架构和学习技术，以及介于两者之间的所有内容。它涵盖了许多构成现代深度学习基础的最重要的学术论文，使用“代码优先”教学方法，每个方法都从头开始在 Python 中实现并进行详解（还将讨论许多重要的软件工程技术）。整个课程包括大约 15 个课时和数十个交互式 notebooks，且完全免费、无广告，作为社区服务供使用。前五课时使用 Python、PyTorch 和 fastai 库；最后两节课使用 Swift for TensorFlow，并由 Jeremy Howard 和与Swift、clang 和 LLVM 的创建者 Chris Lattner 共同教授。

03

变分自编码器如何淘汰经典的推荐系统

随着信息过载的增加，我们不可能通过观看海量的内容来获取我们想要的项目。推荐系统可以来拯救我们。推荐系统是一种模型，通过向用户展示他们可能感兴趣的内容，帮助他们探索音乐和新闻等新内容。

02

未来的人工智能将有神经元结构？谷歌 Tensorflow 系统已经实现

神经网络是Tensorflow最擅长的机器学习领域。TensorFlow拥有一套符号引擎，它使得训练复杂模型变得更简单和方便。通过这套符号引擎，我们能够实现许多的模型结构和算法。 📷 本文中，我们将会覆盖以下内容：神经网络的基本概念；神经网络用于回归非线性合成函数；使用非线性回归预测汽车燃料效率；学习葡萄酒分类——一种多类分类。 5.1.1　人工神经元人工神经元就是使用一个数学函数来对生物的神经元建模。简单来说，一个人工神经元就是接受一个或者多个输入（训练数据），对它们加和，并产生一个输

09

神经网络ANN——SPSS实现

传统线性回归模型可通过最小平方方法获取知识并在回归系数存储知识。在此意义下，其为神经网络。实际上，您可以证明线性回归为特定神经网络的特殊个案。但是，线性回归具有严格模型结构和在学习数据之前施加的一组假设。

01

深度学习不只是“Import Tensorflow”（下）

上一部分我们通过努力得到了一个不错的基本神经元，今天我们将会得到一个不同的线性模型！

02

Python 递归的多种写法

让我们来看一些例子。要对一个数字列表（或者其他序列）求和，我们可以使用内置的sum函数，或者自己编写一个更加定制化的版本。这里是用递归编写的一个定制求和函数的示例

01

美团搜索广告排序推荐，从机器学习到深度学习的模型实践

前言：深度学习驱动的 CTR 预估技术演化0. 浅层模型时代：以 MLR 为例 2005-2015 这十年间，大规模机器学习模型 (特指浅层模型) 一度统治着 CTR 预估领域，以 G/B 两家为代表的”大规模离散特征 + 特征工程 + 分布式线性 LR 模型”解法几乎成为了那个时代的标准解。相关的工作相信读者们耳熟能详，甚至据我所知今天业界的不少团队依然采用这样的技术。阿里在 2011-2012 年左右由 @盖坤同学创新性地提出了 MLR(Mixed Logistic Regression) 模型并实际

01

JavaScript 启动性能瓶颈分析与解决方案

在 Web 开发中，随着需求的增加与代码库的扩张，我们最终发布的 Web 页面也逐渐膨胀。不过这种膨胀远不止意味着占据更多的传输带宽，其还意味着用户浏览网页时可能更差劲的性能体验。浏览器在下载完某个页面依赖的脚本之后，其还需要经过语法分析、解释与运行这些步骤。而本文则会深入分析浏览器对于 JavaScript 的这些处理流程，挖掘出那些影响你应用启动时间的罪魁祸首，并且根据我个人的经验提出相对应的解决方案。回顾过去，我们还没有专门地考虑过如何去优化 JavaScript 解析/编译这些步骤；我们预想中的是解析器在发现 <script>标签后会瞬时完成解析操作，不过这很明显是痴人说梦。下图是对于 V8 引擎工作原理的概述：

02

「事件相机」告别模糊！CVPR 2021发表视频慢动作的新sota，还发了160FPS的数据集

在缺少额外信息的情况下，必须借助光流（optical flow）进行一阶近似（first-order approximations），但这种方法能够建模的物体运动类型比较少，从而可能导致在高度动态的场景下插帧错误的情况。

01

嘿！机器人，请说人话

往往在放下手机之后你才会意识到，电话那头的客服其实是个机器人；或者准确地说，是“一位”智能客服。

02

一步步提高手写数字的识别率(2)

在前面一篇文章《一步步提高手写数字的识别率(1)》中，我们使用Softmax回归实现了一个简单的手写数字识别程序，在MNIST数据集上的准确率大约为92%。这是一个线性模型，其特点是简单易用，但拟合能力不强。而深度神经网络在线性模型的基础上引入隐藏层，并增加非线性激活函数，使得拟合复杂函数的能力大大增强。

04

业界 | 谷歌大脑开源多种新型神经网络优化器，AutoML探索新架构

选自Google Research Blog 作者： Irwan Bello 机器之心编译参与：张倩、刘晓坤谷歌大脑团队希望用类似于 AutoML 发现新神经网络架构的方法，探索自动发现新优化器的实现。他们发现了多种性能优异的优化器，并已将其开源。开源地址（TensorFlow）：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/opt 深度学习模型已在谷歌的众多产品中部署，如搜索、翻译和图片。优化方法的选择在深度学习模型的训练中发挥着重要作用

04

自动调优超参数：斯坦福大学提出SGD动量自调节器YellowFin

选自Stanford University 作者：Zhang Jian等机器之心编译参与：李泽南、Smith 手动调整 SGD（随机梯度下降）动量（momentum）的方法可与目前最先进的自适应方法（如 Adam）竞争，那么 SGD 动量能不能自动调节呢？斯坦福大学的研究人员近日提出了 YellowFin，一种自动调整 SGD 动量超参数的方法。YellowFin 在大型 ResNet 和 LSTM 模型的训练中迭代次数少于此前的最佳水平，而且通过负反馈环路机制，它在异步设置的运行中表现得更好。目前，Y

06

【技术分享】机器学习知识体系

导语：高中的时候，班主任让我们每学完一个章节，整理出这个章节的关键词和一份问题列表。现在回想起来，其实是很有用的，这让我们可以从另外一个视角来审视所学习的内容，而不是单纯的填鸭式的记忆；最近在复习机器学习相关内容，也从问题的视角来回顾机器学习知识体系，对于机器学习方向同学可以作为考察，看看里面的内容是否都能回答上来；而对于想学习机器学习的同学来说，应该可以作为一个方向，把这些内容一个个解决了，在各大厂算法岗面试中应该可以横着走了啦啦啦！

09

初探 TensorFlow.js

在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型，并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能，尽管不需要深入的人工智能知识，但还是需要搞清楚一些概念才行。

07

不用激光雷达，照样又快又准！3D目标检测之SMOKE

3D目标检测用于估计目标的类别、位置和姿态，与2D目标检测相比，3D目标检测更具有挑战性。有很多工作研究使用激光雷达进行3D目标检测，激光雷达成本较高、寿命较短，与之相比，相机成本低、寿命长，且易于安装。

01

深度学习不只是“Import Tensorflow”（上）

如今，像Pytorch和TensorFlow这样的工具使得人工智能的开发变得如此简单，以至于许多该领域的新手甚至都懒得去学习神经网络是如何工作的。

02

业界 | 谷歌发布神经音频合成器NSynth：专注于启迪音乐创作

选自Magenta 作者：Jesse Engel等机器之心编译参与：晏奇、黄小天 Magenta 的目标之一是运用机器学习发现人类表达的新途径，因此，今天我们骄傲地宣布推出由谷歌大脑和DeepMind团队合力打造的 NSynth（Neural Synthesizer（神经合成器））——一种全新的启迪音乐创作的合成方法。机器之心此前曾对Magenta做过报道，请参见《谷歌Magenta项目是如何教神经网络编写音乐的？》 Magenta 的目标之一是运用机器学习发现人类表达的新途径，因此，今天我们骄傲地宣

09

自创数据集，用TensorFlow预测股票教程 !（附代码）

来源：机器之心本文长度为4498字，建议阅读8分钟本文非常适合初学者了解如何使用TensorFlow构建基本的神经网络。 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S＆P 500 数据，该数据集包含 S＆P 500 的指数和股价信息。有了这些数据，他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖，但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测，读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。本文非

07

TensorFlow中的Variable 变量

在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。

01

拉格朗日对偶问题与神经网络

对于一个无约束优化问题，如果目标函数是一个凸函数(或凹函数)，那么我们只需要求得梯度为0的点即可，极大似然估计其实就是一个凸优化的问题。

01

深度学习算法中的非线性独立成分分析（Nonlinear Independent Component Analysis in Deep Learning）

深度学习是一种强大的机器学习技术，已经在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大成功。然而，在深度学习中，由于网络层数的增加和复杂的非线性变换，传统的线性独立成分分析（Linear Independent Component Analysis，简称LICA）的有效性受到了限制。为了解决这个问题，研究人员提出了一种新的方法，即深度学习算法中的非线性独立成分分析（Nonlinear Independent Component Analysis，简称NLICA）。

05

理解激活函数在神经网络模型构建中的作用

本文介绍了激活函数在神经网络模型构建中的作用，包括激活函数的选择、作用以及其在深层神经网络中的作用。激活函数在神经网络中起着增加非线性、提高模型表达能力的作用，常用的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等。在深层神经网络中，激活函数可以解决梯度消失问题，提高模型的表达能力。

05

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭