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决胜机器学习

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卷积神经网络（三） ——inception网络、迁移学习

卷积神经网络迁移学习神经网络深度学习

卷积神经网络（三） ——inception网络、迁移学习（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、Inception网络 1、简介前面的文章中，有各种的卷积模型可以选择，而具体如何选择各种模型，实际

2018-03-29

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深层神经网络参数调优（四） ——adam算法、α衰减与局部最优

神经网络编程算法深度学习

深层神经网络参数调优（四）——adam算法、α衰减与局部最优（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述本文主要讲解另外一种思想的梯度下降——adam，并且在此之前介绍动量梯度下降和RMSprop算法作为前置内容。另外，本文讲到学习速率衰减方式，以及局部最优和鞍点问题等。二、动量梯度下降法 1、当前问题 mini-batch、随机梯度下降等，在优化每个w和b时，是会优化一个部分最优值，故容易出现抖动，导致优化速度慢。因此可以结合接下来的算法，来加快学习速度。 2、主要思想将一

2018-03-07

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深层神经网络参数调优（一） ——方差、偏差与正则化

神经网络深度学习

深层神经网络参数调优（一）——方差、偏差与正则化（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述现在来到ng【深层神经网络参数调优】专题的学习，这部分主要是对深度学习过程中，需要涉及到的参数、超参数的调优的方法与技巧。二、样本集的使用 1、三个集在深度学习中，为了检验算法的效果，通常会设置训练集、验证集和测试集。训练集用来训练分类器，得到最低代价函数情况下，各层网络对应的w、b。验证集用来调试的，目的是为了获得最优的超参数，如学习速率α、正则化因子λ等。测试集用来验证训练集得到的结果，确认错

2018-03-07

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神经网络和深度学习（五） ——深层神经网络基础

神经网络深度学习编程算法

神经网络和深度学习（五）——深层神经网络基础（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述本文是对深层神经网络的基础，主要讨论深层神经网络的算法、公式推导以及一些注意事项。首先，符号表示上和之

2018-03-07

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神经网络和深度学习（四） ——浅层神经网络的激活函数与反向传播

神经网络深度学习

神经网络和深度学习（四）——浅层神经网络的激活函数与反向传播（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、神经网络的表示复习一下神经网络的表示，其主要是将单层的多个神经元，整合到一个矩阵中，调用nu

2018-03-07

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神经网络和深度学习（二） ——从logistic回归谈神经网络基础

神经网络深度学习机器学习

神经网络和深度学习（二）——从logistic回归谈神经网络基础（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述之前学习机器学习的时候，已经学过logistic回归，不过由于神经网络中，一些思想会涉及到logistic，另外会拿一些神经网络用到的解决方案，以logistic来举例，更浅显易懂（例如BP算法）。因此，这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等，主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容，其他部分会快速略过。二、logistic输出函数 logistic是解决

2018-03-07

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神经网络和深度学习（一） ——深度学习概述

神经网络深度学习监督学习图像识别

神经网络和深度学习（一）——深度学习概述（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、监督学习与神经网络监督学习可以在一些地方应用，包括房价预测、广告精准定位、图像识别、声音识别、翻译、图像定位等。

2018-03-07

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从机器学习学python（四） ——numpy矩阵广播及一些技巧

机器学习 python numpy 深度学习

从机器学习学python（四）——numpy矩阵广播及一些技巧（原创内容，转载请注明来源，谢谢）在学ng的深度学习微专业时，其中有几节课讲到numpy的一些基本用法，主要是广播。 1、基本运算考虑下面一个3*4的矩阵，要给每列求和，并且要求出每个元素占本列的百分比，这里不需要用到for循环，直接用numpy的方法即可。假设矩阵A是3*4的矩阵，则B=A.sum(axis=0)返回的是对矩阵A每一列求和结果的行向量，同理A.sum(axis=1) 返回的是对矩阵A每一行求和结果的列向量。接下

2018-03-07

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《Redis设计与实现》读书笔记（十四） ——Redis RDB文件创建、载入与自动保存原理

云数据库 Redis 数据库深度学习

《Redis设计与实现》读书笔记（十四） ——Redis RDB文件创建、载入与自动保存原理（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述 redis是一个键值对服务器，服务器中包含

2018-03-07

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