發(fā)簡信
IP屬地：廣東
-
核對矩陣的維數(shù)
,其中m為訓練樣本數(shù)量
-
反向傳播求導
(教材)其中*表示逐元素乘積向量化后: (自己推導)ReLU: Sigmoid: Affine: LogCost:
-
線性代數(shù)基礎
標量、向量、矩陣和張量 標量(scalar):斜體表示標量,即一個單獨的數(shù),表示是實數(shù)集上的一個標量,表示為自然數(shù)集上的一個標量.向量(vect...
-
CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolution Neural Network) 基于全連接層和CNN的神經(jīng)網(wǎng)絡示意圖 全連接的局限性 由于全連接所有數(shù)據(jù)會...
-
全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡
common.layers: functions.py
-
調參
參數(shù)更新 神經(jīng)網(wǎng)絡的學習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)絡參數(shù)空間過于復雜,很難通過數(shù)學式求解的方式解決...
-
誤差的反向傳播計算圖 用計算圖求解 eg.1 太郎在超市買了2個100日元/個的蘋果,消費稅10%,計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...
-
神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練數(shù)據(jù)驅動 提取特征量 訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù) 使用訓練數(shù)據(jù)進行學習,尋找最優(yōu)的參數(shù) 使用測試數(shù)據(jù)評價模型的實際能力 僅用一個數(shù)據(jù)集去學習和評價參數(shù),...
-
神經(jīng)網(wǎng)絡感知機到神經(jīng)網(wǎng)絡 感知機(理論上)可以處理很復雜的問題,但是感知機權重設置的工作依然是由人工進行的,這個特性限制了感知機處理問題的復雜度.而神經(jīng)...