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    TensorFlow從頭邁步W7.2-遞歸RNN

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡:圖片之間是沒有關系的 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡:語音文字不能單獨分析,需要連起來分析,這一次的輸入是上一次的輸出

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    TensorFlow從頭邁步W6.2-卷積核

    多個卷積核的作用卷積核就是濾波器,經(jīng)過卷積操作會得到不同的特征圖。對不同的特征進行采樣。

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    TensorFlow從頭邁步W4.2-Dropout與增加多隱藏層

    增加隱藏層的方法 1.復制粘貼第一個隱藏層 2.更改每一個隱藏層的矩陣為度,行是前一層神經(jīng)元個數(shù)栓始,列是本層神經(jīng)元個數(shù) 3.如果有Dropout操作,則在每一層的輸出層需要對神...

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    TensorFlow從頭邁步W4.1如何搭配激活函數(shù)和loss代價函數(shù)

    看loss代價函數(shù)求導=f(激活函數(shù)求導)血当,確定loss函數(shù)變化速度與激活函數(shù)的變化速度什么正反比關系幻赚,能否滿足激活函數(shù)越接近結果值(1/0)時loss代價函數(shù)變化越慢---...

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    梯度的概念

    函數(shù)變化率、梯度臊旭、方向導數(shù) 1.損失函數(shù)需要越變越小 2.損失函數(shù)在某一個方向的的方向導數(shù)越大落恼,在這一個方向的變化率越大 3.損失函數(shù)在沿著梯度方向的方向導數(shù)最大,即沿著梯度...

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    TensorFlow從頭邁步W3.1--神經(jīng)網(wǎng)絡線性回歸(附實例Demo)

    1.Tensorflow的使用:先羅列劳澄,后操作 2.關于權重矩陣: a.定義每一層,就是定義 “這一層->這一層的前一層” 之間的“實線” b.定義這條連線就是定...

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煙酒僧@SCNU. CS. YZK
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