240 發(fā)簡信
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    深度學習(二)overfitting和regularization准验、dropout

    Overfitting 過度擬合(從知乎上看到的) 對于機器來說,在使用學習算法學習數(shù)據(jù)的特征的時候浇雹,樣本數(shù)據(jù)的特征可以分為局部特征和全局特征秸应,全局特征就是任何你想學習的那個...

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    深度學習(一) cross-entropy和sofrmax

    Cross-entropy 神經網絡的學習行為和人腦差的很多, 開始學習很慢, 后來逐漸增快 為什么?學習慢 => 偏導數(shù) ?C/?w 和 ?C/?b 值小 回顧之前學習的C...

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    numpy 數(shù)組和矩陣的乘法的理解

    當為array的時候,默認d*f就是對應元素的乘積,multiply也是對應元素的乘積,dot(d,f)會轉化為矩陣的乘積谈山, dot點乘意味著相加,而multiply只是對應...

  • Numpy.argmax()

    numpy.argmax(a, axis=None, out=None) 返回沿軸axis最大值的索引宏怔。 Parameters:a : array_like 數(shù)組axis :...

  • Numpy.dot()

    numpy.dot(a, b, out=None) 兩個數(shù)組的點積如果是二維數(shù)組則相當于矩陣乘積一維數(shù)組則是內積 dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j...

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    深度學習(三)Backpropagation算法過程

    總結4個公式 首先介紹BP1 BP1:輸出層的delta 也就是?C/?z根據(jù)鏈接法則奏路,?C/?z = ?C/?a * ?a/?z 注意這個*指的是點乘 也就是對應的元素相...

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