CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是常用的模式識(shí)別算法，該算法通過(guò)卷積運(yùn)算將圖片特征存儲(chǔ)到多個(gè)卷積核中踢京，卷積核通過(guò)算法的反向傳輸一步步逼近于圖片特征色建，最常用的反向傳導(dǎo)方法是BP反向傳導(dǎo)方法哺呜，...
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CNN中卷積核與卷積運(yùn)算的前向推導(dǎo)與推導(dǎo)過(guò)程
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深度學(xué)習(xí) — 反向傳播(BP)理論推導(dǎo)關(guān)于簡(jiǎn)書(shū)中如何編輯Latex數(shù)學(xué)公式 [RNN] Simple LSTM代碼實(shí)現(xiàn) & BPTT理論推導(dǎo) 【知識(shí)預(yù)備】： UFLDL教程 - 反向傳導(dǎo)算法 首先我們不講數(shù)學(xué)，先...
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Momentum箕戳，RMSprop某残，Adam算法1 Mini-batch梯度下降 Mini-batch解決了批量梯度下降單次迭代樣本多，速度慢的問(wèn)題陵吸，也解決了隨機(jī)梯度下降不穩(wěn)定的問(wèn)題玻墅，能夠相對(duì)更快更好地收斂。但是走越，mini...
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簡(jiǎn)易解說(shuō)拉格朗日對(duì)偶（Lagrange duality）
轉(zhuǎn)自 http://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.html 原作者：博客園-90Zeng1.原始問(wèn)題假設(shè) 引進(jìn)廣義拉格朗...
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評(píng)論較多旨指，簡(jiǎn)書(shū)回復(fù)也不太方便，如有問(wèn)題麻煩關(guān)注下面的公眾號(hào)喳整，加入我的微信群一起討論谆构。公眾號(hào)ID：小小挖掘機(jī)
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SVM系列第九講--核方法1、線性可分到線性不可分 前面我們介紹了線性情況下的支持向量機(jī)框都，它通過(guò)尋找一個(gè)線性的超平面來(lái)達(dá)到對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)的目的搬素。不過(guò)，由于是線性方法魏保，所以對(duì)非線性的數(shù)據(jù)就沒(méi)有辦法處理了...
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《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析·第2版》第4章 NumPy基礎(chǔ)：數(shù)組和矢量計(jì)算第1章 準(zhǔn)備工作第2章 Python語(yǔ)法基礎(chǔ)檩咱，IPython和Jupyter第3章 Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)揭措、函數(shù)和文件第4章 NumPy基礎(chǔ)：數(shù)組和矢量計(jì)算第5章 panda...
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@bamuyy 哦胯舷，這說(shuō)我就懂了
深入理解 LSTM 的 BPTT 過(guò)程及實(shí)現(xiàn)
ppt 參見(jiàn) tensorflow 計(jì)算模型及深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)識(shí)別上的方法介紹.pdf
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@愛(ài)學(xué)習(xí)的大餃子 那要是t是最后一步，c對(duì)s的t+1時(shí)刻偏導(dǎo)是不是等于0呢
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作者我有個(gè)問(wèn)題，最后一個(gè)公式躬充，左邊：c對(duì)s的t時(shí)刻偏導(dǎo)逃顶，右邊又有c對(duì)s的t+1時(shí)刻偏導(dǎo)。那這公式不也還沒(méi)求出來(lái)c對(duì)s的偏導(dǎo)嗎充甚？具體怎么實(shí)現(xiàn)呢
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