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deep learning-学习笔记
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  • 实现反向传播

    现在我们知道输出层的误差是 δ​k​​=(y​k​​−y_​​​k​​)f​′​​(a_​k​​) 隐藏层误差是 [图片上传失败...(imag...

    DonkeyJason 0 0
  • Resize,w 360,h 240
    实现梯度下降

    现在我们知道了如何更新我们的权重：Δw​ij​​=ηδ​j​​x​i​​, 你看到的是如何实现一次更新，那我们如何把代码转化为能够计算多次权重更...

    DonkeyJason 0 0
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    梯度下降

    输出的具体过程 如 Luis 所说，用梯度下降，我们通过多个小步骤来实现目标。在这个例子中，我们希望一步一步改变权重来减小误差。借用前面的比喻，...

    DonkeyJason 0 0
  • Resize,w 360,h 240
    最简单的神经网络

    目前为止，我们接触的感知器的输出非 0 即 1，输出单元的输入经过了一个激活函数 f(h) 在此处就是指阶跃函数。 阶跃激活函数 输出单元返回的...

    DonkeyJason 0 3
  • Resize,w 360,h 240
    卷积CNN简介

    1.颜色 2.统计不变性 3.卷积神经网络 直观感受 让我们对卷积神经网络如何工作形成更好直观感受。我们先看下人怎样识别图片，然后再看 CNNs...

    0.1 DonkeyJason 0 3
  • TensorFlow 卷积层

    让我们看下如何在 TensorFlow 里面实现 CNN。 TensorFlow 提供了 tf.nn.conv2d() 和 tf.nn.bias...

    DonkeyJason 0 1

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