代價(jià)函數(shù)J可以衡量你的參數(shù)W和b在訓(xùn)練集上的效果。要使得參數(shù)w和b設(shè)置合理自然地想到要去找到使得代價(jià)函數(shù)J（w,b）盡可能小所對(duì)應(yīng)的w和b. 在實(shí)踐中w可以是更高...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：重慶
-
吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)--梯度下降法 -
2019-10-27
深度學(xué)習(xí) 這里的主要原因不知道病人的各個(gè)信息。感覺和監(jiān)督學(xué)習(xí)很像有具體分配好的例子但是一旦沒有就很難去精準(zhǔn)分配。 最后: 注意看清權(quán)值w和偏置b，然后判斷他們和激活函數(shù)的關(guān)系...
-
2019-10-21
發(fā)現(xiàn)自己深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)不夠好后開始補(bǔ)充。。。。。深度學(xué)習(xí)： 監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervisedlearning）： 通過已有的訓(xùn)練樣本（即已知數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的輸出）去訓(xùn)練得到一個(gè)最優(yōu)...
-
2019-10-20
TensorFlow學(xué)習(xí) 這里的10是個(gè)10個(gè)標(biāo)簽，每個(gè)圖片都有一個(gè)標(biāo)簽。 這里指的是數(shù)據(jù)集有6W張圖片，784是每一張圖片的長(zhǎng)度。 這里的softmax就是用作求概率。 M...
-
TensorFlow學(xué)習(xí)TensorFlow學(xué)習(xí) 第六課： 注意：這里使用placeholder時(shí)，其實(shí)是與feed_dict綁定的，這里的feed_dict是傳值的代碼。 W是我們需要的參數(shù)，x是...
-
圖像修復(fù)論文筆記:Context Encoders: Feature Learning by Inpainting1.論文題目：Context Encoders: Feature Learning by Inpainting 論文來源：2016 CVPR （1）所解決問題 通過基于上下文...
-
tensorflow教程（一）開始使用tensorflow 原文地址 訓(xùn)練首個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：基本分類 對(duì)于初學(xué)者，即使不了細(xì)節(jié)也沒關(guān)系，本次教程只是簡(jiǎn)要介紹一個(gè)完整的Tensorflow程序，而且后續(xù)我們會(huì)詳...
