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老秦求学

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手把手使用numpy搭建卷积神经网络
在每个前向传播的函数中,在参数更新时会有一个反向传播过程;此外,在前向传播过程会缓存一个参数,用于在反向传播过程中计算梯度。
用户1631856
2020-05-15
1.8K0
从逻辑回归开始入门深度学习
在介绍逻辑回顾处理图片分类。我们处理的问题是二分类,输入一张图片判断图片中是否有猫。输入图片格式为RGB三色图,像素取值为0~255。
用户1631856
2020-05-12
1.1K0
论文阅读---Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks
通过训练多层神经网络可以将高维数据转换成低维数据,其中有对高维输入向量进行改造的网络层。梯度下降可以用来微调如自编码器网络的权重系数,但是对权重的初始化要求比较高。这里提出一种有效初始化权重的方法,允许自编码器学习低维数据,这种降维方式比PCA表现效果更好。 降维有利于高维数据的分类、可视化、通信和存储。简单而普遍使用的降维方法是PCA(主要成分分析)--首先寻找数据集中方差最大的几个方向,然后用数据点在方向上的坐标来表示这条数据。我们将PCA称作一种非线性生成方法,它使用适应性的、多层“编码”网络将
用户1631856
2018-07-06
1.4K0
Deep Learning Tutorial 李宏毅(一)深度学习介绍
大纲 深度学习介绍 深度学习训练的技巧 神经网络的变体 展望 深度学习介绍 深度学习介绍 深度学习属于机器学习的一种。介绍深度学习之前,我们先大致了解一下机器学习。 机器学习,拿监督学习为例,其本质上是要找到一个函数映射:输入数据(也就是训练样本)通过函数映射(也就是我们的机器学习算法)到输出空间上(也就是目标值,如果是分类问题,映射到某一类上)。 $$Meachine Learning \approx LookingFor A Function.$$ 那么我们如何从一个函数空间里找到目标函数呢?这里
用户1631856
2018-04-12
1.2K0
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