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RSS订阅原创 拉格朗日对偶详解
问题简述 对偶，是解决最优化问题的一种常用的手段。它能够将一个最优化问题转化成另一个更容易求解的对偶问题。对偶研究中常用的方法是拉格朗日对偶。拉格朗日对偶有以下几个良好的特点： 无论原问题是否为凸问题，对偶问题都是凸优化问题 对偶问题至少给出了原问题最优解的下界 在满足一定条件的时候，对偶问题与原问题的解完全等价 对偶问题通常更容易求解 基于这样的特点，拉格朗日对偶经常被用来求解最优化问题，而...
2020-03-15 11:11:04
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原创 Lenet-5卷积神经网络结构详解（一）——原理解析
Lenet-5卷积神经网络结构详解（一）——原理解释 前言 本系列博文将阐释深度学习网络Lenet-5的具体原理，网络结构及其代码实现。本文不适用任何高级框架，只使用numpy从底层手撸lenet-5。本系列博文共计3篇，本文是第一篇。系列中代码参考地址： link. link Lenet-5 神经网络出自论文 Gradient-Based Learning Applied to Docume...
2019-11-07 15:53:19
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空空如也
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