# 神经网络参数调整
实战探析深度学习神经网络参数调整
深度学习神经网络的独特之处在于其能够通过数据进行学习，即由数据自动调整权重参数的数值。与之前的感知机相比，感知机需要人工设定3个
神经网络超参数
深度学习网络的超参数学习论文，文中介绍了深度学习的超参数该根据什么因素进行选择
bp神经网络的自调整
描述bp算法的。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
神经网络参数优化程序
主要是对神经网络的各权值进行优化，其优化算法是遗传算法。
神经网络神经网络神经网络详细规则
以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，就称为人工神经网络（ArtificialNeura
神经网络推理处理权重参数
MNIST数据集，权重参数模型神经网络推理处理在MNIST中可以直接使用此模型识别率93%
全连接神经网络参数
全连接神经网络参数,自用的,不要下载,下载就是坑。。。
SVM神经网络参数优化案例
本案例介绍 SVM 神经网络中的参数优化技巧，帮助提升分类器性能。
神经网络循环神经网络
邱老师的资料，针对循环神经网络进行了详细的讲解，相当棒！
神经网络5拟合神经网络参数的代价函数学习笔记
此处开始谈论一个学习算法,它能在给定训练集时,为神经网络拟合参数。 和我们讨论的大多数学习算法一样,我们将从拟合神经网络参数的代