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一、iTerm2简介： Mac OS自带的终端，用起来虽然有些不太方便，界面也不够友好,iTerm2是一款相对比较好用的终端工具.iTerm2常用操作包括主题选择、声明高亮、...

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参考资料： 原paper地址：https://arxiv.org/abs/1703.06211 知乎讨论地址：https://www.zhihu.com/question/5...

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cross_entropy-----交叉熵是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。 在介绍softmax_cross_entropy，binary_cr...

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1.简介 DenseNet是在ResNet发表后深受其影响，同时又更为优秀的一种网络结构，由康威大学清华大学、facebook的三位作者共同提出，论文发表于2017，获得了C...

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1.简介 深度残差网络(deep residual network)是2015年微软何凯明团队发表的一篇名为：《Deep Residual Learning for Imag...

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前言 本文主要CNN系列论文解读——GoogLeNet简介、模型结构、网络结构的代码实现等。原文发表于语雀文档，排版更好看【论文解读】CNN深度卷积神经网络-GoogLeNe...

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前言 本文主要CNN系列论文解读——Network in Network的简介、模型结构、网络结构的代码实现等。原文发表于语雀文档，排版更好看，目录如下：[【论文解读】CNN...

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前言 本文主要CNN系列论文解读——VGG的简介、模型结构、参数计算、网络结构的代码实现等。原文发表于语雀文档，排版更好看，目录如下：【论文解读】CNN深度卷积神经网络-VG...

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前言 本文主要CNN系列论文解读——AlexNet的简介、模型结构、参数计算、网络结构的代码实现等。原文发表于语雀文档，排版更好看，目录如下：【论文解读】CNN深度卷积神经网...

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1.课程回顾 例1：房价和面积—预测 给定一组房价和房屋面积的数据集，通过机器学习算法(监督学习)来拟合画出一条线，根据这条线来对未知的数据进行判断。 假设机器通过这些房价数...

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1.多变量线性回归 在第一周的房价和房屋面积的例子中，由于变量只有一个—面积，所以这类机器学习问题称为单变量线性回归，很明显，当变量数量>1时，即为多变量线性回归 2.多维特...

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1.分类问题（Regression） 在分类问题中，你要预测的变量 𝑦 是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前最...

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1. 神经元 1.1 神经元 为了构建神经网络模型，我们需要首先思考大脑中的神经网络是怎样的？每一个神经元都可以被认为是一个处理单元/神经核（processing unit/...

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第五周—神经网络、反向传播算法和随机初始化 1.神经网络的损失函数 神经网络模型中损失函数/代价函数和之前的逻辑回归模型中的损失函数有什么区别？先回顾下正则化的逻辑回归模型：...

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1. 应用机器学习的建议 1.1 下一步做什么 仍然使用预测房价的学习例子，假如你已经完成了正则化线性回归，也就是最小化代价函数J的值，假如，在你得到你的学习参数以后，如果你...

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1. 支持向量机Support Vector Machines 1.1 介绍 在分类问题中，除了线性的逻辑回归模型和非线性的深度神经网络外，我们还可以应用一种被广泛应用于工业...

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1.聚类(Clustering) 1.1 介绍 之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习，在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分...

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1. 异常检测 1.1 问题的动机 异常检测，Anomaly detection，常用于非监督学习，让我们用一个飞机引擎的异常检测例子来说明。 假想你是一个飞机引擎制造商，当...