1樓：收到飛灑
優點：支援python，模型庫全，搭模型快，關注度極高，迭代快，可用gpu加速。
缺點：內部許多類的抽象不合理。
命名略顯混亂。
檢視中間層輸出不夠直接。
模型需要compile這些優缺點很大程度上都是因為現行版本將theano深度耦合，其作者和一些**貢獻者也意識到了這個問題，於是計劃下一步將theano解藕出來放到單獨的backend模組裡，到時也許可以自由切換其他symbolic引擎。
訓練深度學習網路時候，出現nan是什麼原因，怎麼才能避免
2樓：淚笑
說明訓練不收斂了， 學習率太大，步子邁的太大導致梯度**等都是有可能的，另外也有可能是網路的問題，網路結構設計的有問題。
我現在的採用方式是：
1. 弱化場景，將你的樣本簡化，各個學習率等引數採用典型配置，比如10萬樣本都是同一張複製的，讓這個網路去擬合，如果有問題，則是網路的問題。否則則是各個引數的問題。
2. 如果是網路的問題，則通過不斷加大樣本的複雜度和調整網路（調整擬合能力）來改變。
3. 引數的微調，我個人感覺是在網路的擬合能力和樣本的複雜度匹配的情況下，就是可以train到一定水平，然後想進行進一步優化的時候採用。
tensorflow怎麼構建深度學習網路
3樓：燦燦
構建路線：對於任何乙個深度學習庫，如mxnet、tensorflow、theano、caffe等，基本上都採用同樣的乙個學習流程，大體流程如下：
1)訓練階段：資料打包-》網路構建、訓練-》模型儲存-》視覺化檢視損失函式、驗證精度。
你是怎樣利用網路來學習的？
4樓：微笑痕難
網際網絡對我來說主要有三個用途：工具、娛樂、社交。
再者，對有用的資訊進行及時的歸檔和整理非常重要，因為網際網絡內容更新非常快，如果發現一些好東東沒有及時儲存下來，下次再找就非常困難了。
如何用深度學習識別網路欺詐
5樓：網友
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現資料的分散式特徵表示。[1]
深度學習的概念由hinton等人於2006年提出。基於深度置信網路(dbn)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外lecun等人提出的卷積神經網路是第乙個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關係減少引數數目以提高訓練效能。
1]深度學習是機器學習研究中的乙個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。[2]
深度學習中怎麼把訓練好的權值賦給複雜的網路用於初始化
6樓：網友
dnn 從名字上你就可以看出來，是深度神經網路，類比於淺層神經網路，它的訓練方法也是bp，沒有引入無監督的預訓練。隱層的啟用函式使用了 relu,改善了「梯度彌散」，通過正則化+dropout 改善了過擬合的現象，在輸出層 是softmax 作為啟用函式。目標函式是交叉熵。
他是乙個 有監督的判別模型。
stacked denoised autoencoder (sda)深度學習結構，和dbn類似 使用 無監督的網路「堆疊」起來的，他有分層預訓練來尋找更好的引數，最後使用bp來微調網路。比dnn利用各種演算法來初始化權值矩陣，從經驗上來看是有幫助的。但是缺點也很明顯，每層的貪婪學習權值矩陣，也帶來了過長的訓練時間。
在大量的資料面前 dnn(relu)的效果已經不差於預訓練的深度學習結構了。最終dbn也是看成是「生成模型」。
cnn 也沒有pre-train過程，訓練演算法也是用bp。 因為加入卷積 可以更好的處理2d資料，例如影象和語音。並且目前看來 相比其它網路有更好的表現。
dnn/dbn/sda 等都是處理1d的資料。
如何有效地利用網路學習,如何利用網路進行有效學習？
深刻認識網路課程 來資源 新課程標準自中指出 bai 語文教師應高度重視課程資源du的開發與利用zhi，創造性地開展各dao類活動，增強學生在各種場合學語文 用語文的意識，多方面提高學生的語文能力。學生對網路世界是極其感興趣的 有心學就成，別他媽總惦記玩遊戲！如何利用網路進行有效學習？首先明確你需要...
深度學習 如何找到訓練最優權重
alphago依靠精確的專家評估系統 value network 專家系統是乙個智慧型電腦程式系統，其內部含有大量的某個領域專家水平的知識與經驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領域問題。基於海量資料的深度神經網路 policy network 多層的好處是可以用較少的參數列示複雜的函...
如何利用spss多元線性回歸分析來進行定性變數的分析操作
1 資料錄入spss並且處理好。2 分析 回歸 線性。3 選擇自變數和因回變數到對應的框，如下圖答。5 控制變數放進來，如下圖。6 結果都會有兩個模型，可以對比控制變數放進來之後的各指標變化，一般看r放和係數表，如下圖。1 第一步，將資料輸入到spss中，並進行了良好的處理，請回參考下圖操作 答 2...