CNN神经网络算法是常用的模式识别算法，该算法通过卷积运算将图片特征存储到多个卷积核中，卷积核通过算法的反向传输一步步逼近于图片特征，最常用的反向传导方法是BP反向传导方法，...
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CNN中卷积核与卷积运算的前向推导与推导过程
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深度学习 — 反向传播(BP)理论推导关于简书中如何编辑Latex数学公式 [RNN] Simple LSTM代码实现 & BPTT理论推导 【知识预备】： UFLDL教程 - 反向传导算法 首先我们不讲数学，先...
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Momentum，RMSprop，Adam算法1 Mini-batch梯度下降 Mini-batch解决了批量梯度下降单次迭代样本多，速度慢的问题，也解决了随机梯度下降不稳定的问题，能够相对更快更好地收敛。但是，mini...
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简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）
转自 http://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.html 原作者：博客园-90Zeng1.原始问题假设 引进广义拉格朗...
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SVM系列第九讲--核方法1、线性可分到线性不可分 前面我们介绍了线性情况下的支持向量机，它通过寻找一个线性的超平面来达到对数据进行分类的目的。不过，由于是线性方法，所以对非线性的数据就没有办法处理了...
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《利用Python进行数据分析·第2版》第4章 NumPy基础：数组和矢量计算第1章 准备工作第2章 Python语法基础，IPython和Jupyter第3章 Python的数据结构、函数和文件第4章 NumPy基础：数组和矢量计算第5章 panda...
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@爱学习的大饺子 那要是t是最后一步，c对s的t+1时刻偏导是不是等于0呢
深入理解 LSTM 的 BPTT 过程及实现
ppt 参见 tensorflow 计算模型及深度学习在目标识别上的方法介绍.pdf
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作者我有个问题，最后一个公式，左边：c对s的t时刻偏导，右边又有c对s的t+1时刻偏导。那这公式不也还没求出来c对s的偏导吗？具体怎么实现呢
深入理解 LSTM 的 BPTT 过程及实现
ppt 参见 tensorflow 计算模型及深度学习在目标识别上的方法介绍.pdf
