深度学习基础3——过拟合欠拟合、梯度消失与梯度爆炸、常见循环神经网络

代码已经调通，跑出来的效果如下：

利用RBF神经网络进行函数拟合,拟合结果通过图形绘制出来,你可以修改相应参数观察结果,你可以将plot_rbf开启观察径向基函数如何逼近函数的。

详细描述了自己在学习AI的时候,理解出来的过拟合的形象描述

过拟合,欠拟合 在模型的评估和调整过程中,往往会遇到过拟合和欠拟合的问题,这也是及其学习中的经典问题,但在目前的任务中仍然会出现过拟合等问题,对于常用的解决方法,总结如下。

过拟合、欠拟合及其解决方案 1、预备知识 1.1 模型选择 验证数据集:测试集不可用于模型参数的调试,所以需要从训练数据集中分离出一部分数据作为验证数据集用来调参 1.2 K折交叉验证 目前来说深度学

减少过拟合方法: 交叉验证 normalization 学习率调整, learning rate decay momentum动量调整 k折交叉检验: 正则化: 更小的权值w,从某种意义上说,表示网络

对循环神经网络介绍进行了比较详细的介绍，讲解的比较浅显易懂

深度学习一个作业,主要是自己写的一个可完成将输入手机号转化为两层之间的权重以及偏置值,完成一次前向传递,一次后向传递更新权重值,一次前向传递完成更新后参数计算的算法

用动量梯度下降算法训练BP网络使用的主要函数如下：NEWFF——生成一个新的前向神经网络TRAIN——对BP神经网络进行训练SIM——对BP神经网络进行仿真

使用梯度下降神经网络预测个体性别的方法，其中特征包括身高和质量等因素。通过优化网络结构和调整学习率等方法，提高了预测准确率。该方法可以在人口统计学、医学等领域有广泛应用。