在兩個(gè)月前寫(xiě)了一篇小文《思想的基因突變》，這篇小文完全是自己悟到的，沒(méi)有現(xiàn)成的理論支持。友摩爾萊斯在留言中提到了一個(gè)概念“模因”，模因是指文化的...
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修魂—神經(jīng)可塑性
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深入淺出最大似然估計(jì)（Maximum Likelihood Estimation）最大似然估計(jì)是利用已知的樣本的結(jié)果孽鸡，在使用某個(gè)模型的基礎(chǔ)上，反推最有可能導(dǎo)致這樣結(jié)果的模型參數(shù)值。 例子1：抽球 舉個(gè)通俗的例子：假設(shè)一個(gè)袋子裝...
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深入淺出--梯度下降法及其實(shí)現(xiàn)梯度下降的場(chǎng)景假設(shè)梯度梯度下降算法的數(shù)學(xué)解釋梯度下降算法的實(shí)例梯度下降算法的實(shí)現(xiàn)Further reading 本文將從一個(gè)下山的場(chǎng)景開(kāi)始侧蘸，先提...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)化器
我們知道，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)的目的就是尋找合適的參數(shù)鹉梨，使得損失函數(shù)的值盡可能小讳癌。解決這個(gè)問(wèn)題的過(guò)程為稱為最優(yōu)化。解決這個(gè)問(wèn)題使用的算法叫做優(yōu)化器存皂。 ...
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常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法：監(jiān)督學(xué)習(xí)晌坤、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)旦袋、強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)算法的作用 ??首先正如西瓜書(shū)中所說(shuō)： 《機(jī)器學(xué)習(xí)》P1：機(jī)器學(xué)習(xí)所研究的主要內(nèi)容骤菠，是關(guān)于在計(jì)算機(jī)上從數(shù)據(jù)中產(chǎn)生“模型”（model）的算法...
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實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型“不聞不若聞之，聞之不若見(jiàn)之疤孕，見(jiàn)之不若知之商乎，知之不若行之；學(xué)至于行之而止矣” 祭阀，一直在看理論鹉戚，感覺(jué)差不多可以動(dòng)手實(shí)現(xiàn)一個(gè)自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了，正好最...
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深度學(xué)習(xí)（一）：優(yōu)化方法一专控、梯度下降 1.1抹凳、基本思想 梯度下降(gradient descent)是利用函數(shù)一階梯度信息尋找函數(shù)局部最優(yōu)解的常用的優(yōu)化方法。對(duì)于函數(shù)伦腐，...
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深度學(xué)習(xí)（二）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（上）
一赢底、基本原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network, CNN)是一種具有局部連接、權(quán)重共享等特性的深層前饋神經(jīng)...
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numpy實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（python3）
感知機(jī)（Perceptron） 一種簡(jiǎn)單的感知機(jī)結(jié)構(gòu)如下圖所示，由三個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)和一個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)構(gòu)成幸冻，三個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)x1嗅剖，x2，x3分別代表一個(gè)輸入樣...
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1.CNN圖片單標(biāo)簽分類（基于TensorFlow實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)VGG16網(wǎng)絡(luò)）
本文所使用的開(kāi)源數(shù)據(jù)集（kaggle貓狗大戰(zhàn)）：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats國(guó)內(nèi)百度網(wǎng)盤(pán)下載地址：...
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