RMSprop优化原理RMSprop是Geoff Hinton在其Coursera课程中提出的一种未发表的自适应学习率方法。RMSpro
原创
2023-01-26 18:20:37
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文章目录RMSProp算法1. 算法2. 从零开始实现3. 简洁实现小结 RMSProp算法AdaGrad算法中因为调整学习率时分母上的变量一直在累加按元素平方的小批量随机梯度，所以目标函数自变量每个元素的学习率在迭代过程中一直在降低（或不变）。因此，当学习率在迭代早期降得较快且当前解依然不佳时，AdaGrad算法在迭代后期由于学习率过小，可能较难找到一个有用的解。为了解决这一问题，RMSPro
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2023-12-19 14:39:23
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汉字识别是人工智能与模式识别领域中重要的研究内容，针对现有的研究仍然存在着参数调整难度大、训练样本数少、不能识别所有常用字符等问题，提出了一种基于字符编码与卷积神经网络的汉字识别方法，首先通过查询字库得到所有字符信息，以 utf-8 编码方式与多种字体编码文件进行编码输出字符图像，再进行多种图像处理后得到数据集，并利用深度卷积神经网络进行训练识别，在网络训练中通过数据扩增、批标准化、RMSPro
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2023-11-02 22:45:25
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