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Tensorflow與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
在tensorflow1中，程序一般可以分為兩個階段，第一個階段定義計算圖中的所有階段，并沒有真正進(jìn)行計算；第二個階段賦予數(shù)據(jù)執(zhí)行計算。例如：1...
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殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNets)（Residual Networks (ResNets)）
如果我們使用標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化算法訓(xùn)練一個普通網(wǎng)絡(luò)，比如說梯度下降法，或者其它熱門的優(yōu)化算法。如果沒有殘差，沒有這些捷徑或者跳躍連接，憑經(jīng)驗?zāi)銜l(fā)現(xiàn)隨著網(wǎng)...
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優(yōu)化算法要點(diǎn)
權(quán)重初始化 梯度下降優(yōu)化： 假設(shè)有m個樣本，如果m很大的話，處理速度就很慢。比如說，如果是500萬或5000萬或者更大的一個數(shù)，在對整個訓(xùn)練集執(zhí)...
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梯度下降與w、b的初始化邏輯回歸 對于二分類問題，假設(shè)輸入為X，是一張關(guān)于貓圖片，我們想預(yù)測它是否為貓，也就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值有多接近1。輸入的X其實為有n個特征的特征向...
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4、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 1、向量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所有輸入和目標(biāo)都必須是浮點(diǎn)數(shù)張量，前面二分類和多分類的例子都是用one-shot編碼將數(shù)據(jù)處理成floa...
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3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剖析 層、輸入函數(shù)和目標(biāo)、損失函數(shù)、優(yōu)化器的關(guān)系 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是層，可以把層看做一個過濾器，輸入張量，輸出處理后更有價...
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2、張量運(yùn)算
2.1 張量的廣播 兩個形狀相同的張量相加顯而易見，而兩個形狀不同的張量，例如我們將一個2D張量與一個向量相加，會產(chǎn)生什么結(jié)果？結(jié)論：較小的張量...
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1.1深度學(xué)習(xí)基本概念機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是訓(xùn)練出來的，而不是按照預(yù)先給定的規(guī)則執(zhí)行的步驟：輸入大量示例 —> 找到統(tǒng)計規(guī)則 —> 將任務(wù)自動化而學(xué)習(xí)指的是：尋找更好數(shù)據(jù)表示...
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Android資源文件命名與使用
來源：阿里巴巴Android開發(fā)手冊 1.layout文件的命名方式Activity、Fragment、Dialog、include、的layo...