憤怒的熊貓V

1.從最簡單的神經網絡基本開始 X=[x1,x2,x3]T痹束，是一個三維的樣本點 現(xiàn)在我們有一個4*3的權重矩陣W1 W1=[w11,w12,w13 w21,w22,w2...

金字塔下的小蝸牛

本節(jié)從神經網絡的發(fā)展著手蝗碎，依次介紹激活函數(shù)喇澡、前向算法腕侄、損失函數(shù)钦铺、反向傳播算法以及PyTorch中的數(shù)據(jù)處理傀蓉，最后使用PyTorch解決一個iris數(shù)據(jù)集上的多分類問題。通過本...

可樂還是百事好

一 介紹： 通過卷積神經網絡對哈士奇职抡、拉布拉多葬燎、金毛、柯基犬的數(shù)據(jù)集進行學習 缚甩，訓練出一個可以識別出這四種狗的品種的模型 谱净。本文適合有mnist手寫數(shù)字識別基礎的讀者觀看 ，...

不會停的蝸牛

1. 高維組合特征的處理 什么是組合特征擅威？ 將一階離散特征兩兩組合壕探，就可以構成二階組合特征 例如，特征a有m個取值郊丛，特別b 有n個取值李请，將二者組合就有m*n個組成情況瞧筛。這時需...

To_QT

視頻來源：線性代數(shù)的本質 1. 點積究竟是什么？ 與相乘导盅，幾何意義是：在上投影的長度的長度较幌。 當兩個向量方向大致相同時，點積結果為正 當兩個向量方向垂直白翻，點積結果為0當兩個向...