前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >机器学习-6:DeepLN之CNN源码

机器学习-6:DeepLN之CNN源码

作者头像
MachineLP
发布2022-05-09 14:41:36
3320
发布2022-05-09 14:41:36
举报
文章被收录于专栏:小鹏的专栏

你要的答案或许都在这里:小鹏的博客目录

我想说:

可能一直关注我更新文章的童鞋,可能看出我的布局,基本是先搭一个框架然后挖坑去填,这可能是我做事情一个优点,当接触到新事物总是能快速建立一个框架,然后去慢慢填,可能刚开始建立的框架是错的,但是没关系,后面随着认知的加深慢慢去改,这可能与我数学比较好有点关系(又开始了...对你无语!!!),跟着清华宁向东老师学习管理学半年,感觉在宁老师上课方式跟我学习知识有点相似(当然应该是我跟宁老师相似),框架搭好挖坑去填,然后多问为什么?另外我也一直反对老师上课用ppt,为什么不用板书,由以前的事半功倍,变成现在事倍功半,反而让学生课后要花更多时间去自己琢磨学习,爱学习的还好,就像我这种不爱学习的简直是大坑。清华老校长梅贻琦先生的话:大学者,非有大楼之谓也,而有大师之谓也。

今天我们来研究cnn的源码,不用dl框架,前边文章已经对卷积、池化、全连结、前向传播、后向传播等做了铺垫,还少了激活函数(稍微提一下,使解决非线性成为可能,同时选择不当会导致梯度后向传播失败的问题)、BN(解决训练过程中数据弥散、加速训练,抗过拟合、弥补激活函数造成梯度后向传播失败的问题)等文章,后面会慢慢填起来。

又是截图哈哈,个人观点:好代码是敲出来的;从来不是搬出来的;

开始顺代码:

推荐阅读:

1. 机器学习-1:MachineLN之三要素

2. 机器学习-2:MachineLN之模型评估

3. 机器学习-3:MachineLN之dl

4. 机器学习-4:DeepLN之CNN解析

5. 机器学习-5:DeepLN之CNN权重更新(笔记)

6. 机器学习-6:DeepLN之CNN源码

7. 机器学习-7:MachineLN之激活函数

8. 机器学习-8:DeepLN之BN

9. 机器学习-9:MachineLN之数据归一化

10. 机器学习-10:MachineLN之样本不均衡

11. 机器学习-11:MachineLN之过拟合

12. 机器学习-12:MachineLN之优化算法

13. 机器学习-13:MachineLN之kNN

14. 机器学习-14:MachineLN之kNN源码

15. 机器学习-15:MachineLN之感知机

16. 机器学习-16:MachineLN之感知机源码

17. 机器学习-17:MachineLN之逻辑回归

18. 机器学习-18:MachineLN之逻辑回归源码

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2018-01-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档