juyuyh的博客

### numpy# 矩阵乘法R = np.dot(A, B) R = np.matmul(A, B)# 对应元素相乘R = A * BR = np.multiply(A, B)### pytorch# 矩阵乘法R = torch.mm(A, B)R = torch.matmul(A, B)# 对应相乘R = A * BR = torch.mul(A, B)### tensorflow# 对应相乘R = A * B# 矩阵相乘R = tf.matmu

网络结构项目下载地址第一个卷积层输入：2828、一通道、滤波器55个数为 6个、步长为1、不补零。第一个卷积层输出：24*24、深度为6。第一个池化层输入：2424、6通道、滤波器22，步长为2。第一个池化层输出：12*12，深度为6。第二个卷积层输入：1212，6通道，滤波器55个数为12个，步长为1，不补零。第二个卷积层输出：8*8、深度为12.。第二个池化层输入：88，12...

实验目的及要求**目的：**不使用框架, 用python实现神经网络, 学习算法最好的方法就是实现它, 掌握反向传播算法的推导及代码实现，掌握Xavier初始化、Adam算法、数据归一化、batch-normalization、dropout等技术。**要求：**实现给定结构和指定初始化和学习算法的网络，不能使用现成的机器学习库，可以使用numpy库，对比1. 有无归一化。2. 有无batch...

第六章: 逻辑回归假说表示逻辑回归，该模型的输出变量范围始终在0和1之间。 逻辑回归模型的假设是：其中： X代表特征向量 g代表逻辑函数（logistic function)是一个常用的逻辑函数为S形函数（Sigmoid function），公式为：。g(z)的图像为(该函数的值域与定义域非常适合逻辑(1,0)和概率的判断):的作用是，对于给定的输入变量，根据选择的参...

第一章: 引言定义: 计算机程序从经验E中学习,解决任务T,进行某一性能度量P,通过P测定在T上的表现因经验E而提高.-----Tom Mitchell分类: 监督学习, 无监督学习, 强化学习, 推荐系统监督学习:给算法一个数据集(有输入输出作为参考),算法从这些数据集中找出规律并帮助做出预测.回归问题:结果是线性的,我们设法预测出一个连续值的结果(房价问题)分类问题:...