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    吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)--梯度下降法

    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)盡可能小所對應(yīng)的w和b. 在實(shí)踐中w可以是更高...

  • 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是每一張圖片的長度。 這里的softmax就是用作求概率。 M...

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    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...

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    圖像修復(fù)論文筆記:Context Encoders: Feature Learning by Inpainting

    1.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...

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    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,本次教程只是簡要介紹一個(gè)完整的Tensorflow程序,而且后續(xù)我們會詳...

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