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RSS订阅原创 CNN的作用
1、输入层 与传统神经网络/机器学习一样，模型需要输入的进行预处理操作，常见的输入层中预处理方式有： 去均值 归一化 PCA/SVD降维等 2、卷积层 提取特征，通常或产生超高的维度 3、激励层 所谓激励，实际上是对卷积层的输出结果做一次非线性映射。 如果不用激励函数（其实就相当于激励函数是f(x)=x），这种情况下，每一层的输出都是上一层输入的线性函数。容易得出，无论有多少神经网络层，输出都...
2019-09-17 00:47:06
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原创 激活函数，梯度问题，正则化，过拟合
1、为什么使用激活函数 一句话：为了增加模型的非线性，解决更复杂的问题。 现实生活中的数据经常不是线性可分的，我的理解这种情况下可以采用 （1）核方法，即将原始数据映射至高维空间后可以采用线性方法分析和解决问题。 （2）非线性变化，例如激活函数 2、梯度消失和梯度爆炸 反向传播过程计算梯度（Loss对中间l层的权重的梯度） 可见，梯度受两类因素的影响：1、中间层的偏导 2、L层的x值 如果每层因...
2019-09-17 00:27:11
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原创 pycharm 数据库连接
1.第一种 from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd con = create_engine( 'mysql+pymysql://User Name:Password@Host/tabel') data =pd.read_sql_tabel('tabel_name', con) data.to_csv('table_n...
2019-07-23 18:53:41
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原创 Financial Time Series Data Processing for Machine Learning 笔记
1.Scaling 1.MinMax z=x−xminxmax−xmin(max−min)+min z = \frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}(max-min)+min z=xmax−xminx−xmin(max−min)+min max和min 是feature range。 2.Standardization z=x−μσμ:meanσ:standard...
2019-07-23 18:42:55
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空空如也
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