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    LSTM - 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)

    循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN) 人們不是每一秒都從頭開始思考,就像你閱讀本文時,不會從頭去重新學(xué)習(xí)一個文字,人類的思維是有持續(xù)性的。傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒...

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    三種梯度下降算法的區(qū)別(BGD, SGD, MBGD)

    前言 我們在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的時候經(jīng)常會設(shè)置 batch_size,這個 batch_size 究竟是做什么用的,一萬張圖的數(shù)據(jù)集,應(yīng)該設(shè)置為多大呢,設(shè)...

  • 數(shù)據(jù)降維:主成分分析法

    前言 什么叫做主成分分析法,我們先看一張圖橢圓的圖,如果讓你找一條線,使得橢圓上所有點在該線上映射的點最分散,保留下來的信息最多,你會怎么選擇這...

  • Sigmoid 函數(shù)

    前言 Sigmoid 函數(shù)(Logistic 函數(shù))是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中非常常用的激活函數(shù),我們今天來深入了解一下 Sigmoid 函數(shù)。 函數(shù)形式 函...

  • 深度學(xué)習(xí)中的正則化(一)

    本文首發(fā)自公眾號:RAIS,點擊直接關(guān)注。 前言 本系列文章為《Deep Learning》讀書筆記,可以參看原書一起閱讀,效果更佳。本文我們聊...

  • 深度前饋網(wǎng)絡(luò)

    本文首發(fā)自公眾號:RAIS,點擊直接關(guān)注。 前言 本系列文章為《Deep Learning》讀書筆記,可以參看原書一起閱讀,效果更佳。從本文開始...

  • 考研經(jīng)歷吐血總結(jié)

    前言 考研總算是結(jié)束了,現(xiàn)在真的腦殼疼,真的是那種生理上的腦殼痛,睡一覺應(yīng)該就好了的那種。 上一篇 寫考研的事情差不多是初試結(jié)束后的時間,當(dāng)時覺...

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    構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法

    本文首發(fā)自公眾號:RAIS,點擊直接關(guān)注。 前言 本系列文章為《Deep Learning》讀書筆記,可以參看原書一起閱讀,效果更佳。我們前面也...

  • 隨機(jī)梯度下降

    本文首發(fā)自公眾號:RAIS,點擊直接關(guān)注。 前言 本系列文章為 《Deep Learning》 讀書筆記,可以參看原書一起閱讀,效果更佳。 梯度...

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