最大似然估計是利用已知的樣本的結(jié)果，在使用某個模型的基礎(chǔ)上，反推最有可能導(dǎo)致這樣結(jié)果的模型參數(shù)值。 例子1：抽球 舉個通俗的例子：假設(shè)一個袋子裝...
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深入淺出最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation） -
深入淺出--梯度下降法及其實現(xiàn)梯度下降的場景假設(shè)梯度梯度下降算法的數(shù)學(xué)解釋梯度下降算法的實例梯度下降算法的實現(xiàn)Further reading 本文將從一個下山的場景開始，先提...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)化器
我們知道，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)的目的就是尋找合適的參數(shù)，使得損失函數(shù)的值盡可能小。解決這個問題的過程為稱為最優(yōu)化。解決這個問題使用的算法叫做優(yōu)化器。 ...
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常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)算法的作用 ??首先正如西瓜書中所說： 《機(jī)器學(xué)習(xí)》P1：機(jī)器學(xué)習(xí)所研究的主要內(nèi)容，是關(guān)于在計算機(jī)上從數(shù)據(jù)中產(chǎn)生“模型”（model）的算法...
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實現(xiàn)一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型“不聞不若聞之，聞之不若見之，見之不若知之，知之不若行之；學(xué)至于行之而止矣” ，一直在看理論，感覺差不多可以動手實現(xiàn)一個自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了，正好最...
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深度學(xué)習(xí)（一）：優(yōu)化方法一、梯度下降 1.1、基本思想 梯度下降(gradient descent)是利用函數(shù)一階梯度信息尋找函數(shù)局部最優(yōu)解的常用的優(yōu)化方法。對于函數(shù)，...
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深度學(xué)習(xí)（二）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（上）
一、基本原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network, CNN)是一種具有局部連接、權(quán)重共享等特性的深層前饋神經(jīng)...
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numpy實現(xiàn)一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（python3）
感知機(jī)（Perceptron） 一種簡單的感知機(jī)結(jié)構(gòu)如下圖所示，由三個輸入節(jié)點(diǎn)和一個輸出節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，三個輸入節(jié)點(diǎn)x1，x2，x3分別代表一個輸入樣...
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1.CNN圖片單標(biāo)簽分類（基于TensorFlow實現(xiàn)基礎(chǔ)VGG16網(wǎng)絡(luò)）
本文所使用的開源數(shù)據(jù)集（kaggle貓狗大戰(zhàn)）：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats國內(nèi)百度網(wǎng)盤下載地址：...
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學(xué)習(xí)筆記TF050:TensorFlow源代碼解析
TensorFlow目錄結(jié)構(gòu)。 tensorflow目錄結(jié)構(gòu)： contirb目錄。保存常用功能封裝高級API。不是官方支持。高級API完善后被...
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