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    吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(77)-單層卷積網(wǎng)絡(luò)(simple convolution)

    今天我們要講的是如何構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層,下面來看個(gè)例子凳寺。 上節(jié)課鸭津,我們已經(jīng)講了如何通過兩個(gè)過濾器卷積處理一個(gè)三維圖像,并輸出兩個(gè)不同的4×4矩陣肠缨。假設(shè)使用第一個(gè)過濾器進(jìn)...

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    為什么是梯度

    梯度下降是一個(gè)優(yōu)化算法逆趋,為什么是梯度呢?為什么不是硬度晒奕?長度闻书?零度?百度脑慧? 優(yōu)化問題分成無約束優(yōu)化和有約束優(yōu)化魄眉,有約束優(yōu)化最終都要調(diào)整成無約束優(yōu)化問題,所以我們直接看無約束優(yōu)...

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