發(fā)簡(jiǎn)信
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LSTM - 長(zhǎng)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(kāi)始思考，就像你閱讀本文時(shí)，不會(huì)從頭去重新學(xué)習(xí)一個(gè)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(méi)...
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三種梯度下降算法的區(qū)別(BGD, SGD, MBGD)前言 我們?cè)谟?xùn)練網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候經(jīng)常會(huì)設(shè)置 batch_size，這個(gè) batch_size 究竟是做什么用的，一萬(wàn)張圖的數(shù)據(jù)集，應(yīng)該設(shè)置為多大呢，設(shè)...
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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(diǎn)在該線上映射的點(diǎn)最分散，保留下來(lái)的信息最多，你會(huì)怎么選擇這...
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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(lái)深入了解一下 Sigmoid 函數(shù)。 函數(shù)形式 函...
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深度學(xué)習(xí)中的正則化(一)
本文首發(fā)自公眾號(hào)：RAIS，點(diǎn)擊直接關(guān)注。 前言 本系列文章為《Deep Learning》讀書(shū)筆記，可以參看原書(shū)一起閱讀，效果更佳。本文我們聊...
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深度前饋網(wǎng)絡(luò)
本文首發(fā)自公眾號(hào)：RAIS，點(diǎn)擊直接關(guān)注。 前言 本系列文章為《Deep Learning》讀書(shū)筆記，可以參看原書(shū)一起閱讀，效果更佳。從本文開(kāi)始...
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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(jué)應(yīng)該就好了的那種。 上一篇 寫(xiě)考研的事情差不多是初試結(jié)束后的時(shí)間，當(dāng)時(shí)覺(jué)...
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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(hào)：RAIS，點(diǎn)擊直接關(guān)注。 前言 本系列文章為《Deep Learning》讀書(shū)筆記，可以參看原書(shū)一起閱讀，效果更佳。我們前面也...
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隨機(jī)梯度下降
本文首發(fā)自公眾號(hào)：RAIS，點(diǎn)擊直接關(guān)注。 前言 本系列文章為 《Deep Learning》 讀書(shū)筆記，可以參看原書(shū)一起閱讀，效果更佳。 梯度...