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[神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這次真的搞懂了!] 系列
[神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這次真的搞懂了!] (1) 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手寫數(shù)字 - 感知器[http://www.reibang.com/p/99766505...
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CPU 性能分析工具性能分析時，CPU 通常是首當(dāng)其中的楷拳。 uptime 可供簡單瀏覽攘宙，不推薦在需要精確度的場景使用uptime 用于顯示當(dāng)前系統(tǒng)的運行時間移稳，用戶登...
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【深度學(xué)習(xí)實踐】03. 多層感知機模型的復(fù)雜度決定了模型的擬合上限男窟，這里的復(fù)雜度通常指模型的深度和每層的神經(jīng)元的個數(shù)噪猾。當(dāng)感知機隱藏層的個數(shù)大于等于1層時熔恢，則稱為多層感知機。 前面...
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【深度學(xué)習(xí)實踐】補充02. Label Smoothing
出自論文：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision[https://a...
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【深度學(xué)習(xí)實踐】02. Softmax 回歸雖然稱作 Softmax 回歸乳乌，但本質(zhì)上 Softmax 處理的是分類問題捧韵。分類，顧名思義汉操，即對樣本數(shù)據(jù)集進行“哪一個”的解答纫版，通常類別的范圍在...
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【深度學(xué)習(xí)實踐】補充01. 批量大小對于數(shù)據(jù)集收斂的影響
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于的調(diào)參主要指超參數(shù)的調(diào)參，在眾多超參數(shù)之中客情，批量大衅浔住（Batch Size）占有著舉足輕重的作用。理論上膀斋，批量大小決定著單次送進神經(jīng)...
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【深度學(xué)習(xí)實踐】01. 線性回歸
線性模型既是機器學(xué)習(xí)中最基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)模型梭伐，也是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元基礎(chǔ)。而線性回歸是借助線性模型解決一個或者多個自變量與因變量之間的關(guān)系的問題仰担。...
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Inception V3 論文學(xué)習(xí)記錄原文：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision[http://arxi...
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GoogLeNet（Inception V1）論文學(xué)習(xí)記錄原文：Going deeper with convolutions[http://vision.cse.psu.edu/people/chris...