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RSS订阅原创 多种梯度下降算法原理及分析
深度学习之梯度下降～梯度下降概述梯度下降概述梯度下降法是神经网络模型训练最常用的优化算法对于深度学习，梯度下降法大部分的模型中都会遇到，其中也有不少学问找到目标函数的梯度，而梯度代表的就是函数上升最快的方向对于最小优化哼～...
2021-01-14 22:37:23
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原创 深度学习:知识回收(Lecture3+4 PLA+Decision Tree)
Lecture 3 PLA and Lecture 4 Decision Tree序Lecture 3 PLALecture 4 Decision Tree序晚上开始继续写啦，这篇主要将PLA 和 决策树 DecisionTree主要篇章应该是在决策树上，依稀记得决策树自己实现的代码写的比较久（也可能是偷懒哈）哼~Lecture 3 PLA PLA主要是用来解决二元分类问题首先我们有样本x={x1,x2,x3,…,xn} 、权重向量w={w1,w2,w3,…,wn}、以及阈值θ其中w0=
2021-01-13 23:47:02
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原创 深度学习:知识回收(神经网络模型：BPNN原理)
Lecture 3 PLA and Lecture 4 Decision Tree序BPNN神经网络正向传播BP算法Wn权重更新推导序今天看tensorflow的时候，看到一个BPNN的例子，就顺便把BPNN的原理给看了一遍OpenCV的书也到了，想尽快结束复习开始新的模块学习哼~BPNN即是BP神经网络，是一种入门经典的神经网络模型，分为forward和backward的传播神经网络首先我们了解一下神经网络分为输入层、隐藏层及输出层下图的神经网络就包括一个输入层、两个隐藏层以及一个输出
2021-01-12 23:24:20
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原创 深度学习:知识回收(Lecture1and2)
知识回收~回到深度学习(基础知识回收)Lecture 1 数据集处理Lecture 2 K近邻与朴素贝叶斯 ——分类和回归KNN算法NB朴素贝叶斯算法回到深度学习(基础知识回收)想回到深度学习怀中~先从之前学过的简单的基础理论入手开始学习Lecture 1 数据集处理数据集处理对于得到的数据集如何变成可处理的数字例如文本独热矩阵 one-hot矩阵只有0和1的存在对于每一条训练数据，每个特征值存在即1，不存在即0TF矩阵 Term Frequency在每一条训练数据中，
2021-01-10 21:08:53
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空空如也
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