發(fā)簡信
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核對矩陣的維數(shù)
,其中m為訓(xùn)練樣本數(shù)量
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反向傳播求導(dǎo)
(教材)其中*表示逐元素乘積向量化后: (自己推導(dǎo))ReLU: Sigmoid: Affine: LogCost:
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線性代數(shù)基礎(chǔ)
標(biāo)量、向量、矩陣和張量 標(biāo)量(scalar):斜體表示標(biāo)量,即一個單獨(dú)的數(shù),表示是實(shí)數(shù)集上的一個標(biāo)量,表示為自然數(shù)集上的一個標(biāo)量.向量(vect...
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CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolution Neural Network) 基于全連接層和CNN的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖 全連接的局限性 由于全連接所有數(shù)據(jù)會...
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全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
common.layers: functions.py
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調(diào)參
參數(shù)更新 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)目的是找到使損失函數(shù)盡可能小的參數(shù),即解決一個最優(yōu)化問題.但是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)空間過于復(fù)雜,很難通過數(shù)學(xué)式求解的方式解決...
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誤差的反向傳播計(jì)算圖 用計(jì)算圖求解 eg.1 太郎在超市買了2個100日元/個的蘋果,消費(fèi)稅10%,計(jì)算支付金額的過程可以表示成太郎買蘋果也可以表示成如下形式...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)驅(qū)動 提取特征量 訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù) 使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),尋找最優(yōu)的參數(shù) 使用測試數(shù)據(jù)評價模型的實(shí)際能力 僅用一個數(shù)據(jù)集去學(xué)習(xí)和評價參數(shù),...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知機(jī)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 感知機(jī)(理論上)可以處理很復(fù)雜的問題,但是感知機(jī)權(quán)重設(shè)置的工作依然是由人工進(jìn)行的,這個特性限制了感知機(jī)處理問題的復(fù)雜度.而神經(jīng)...