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如何理解深度學習的優化?通過分析梯度下降的軌跡

深度學習很大程度上仍是一個黑箱,但研究者一直沒有停下理解它的步伐。普林斯頓高等研究院的研究者 Nadav Cohen 近日發文介紹了理解深度學習優化的進展以及他們近期在這方面的一項研究成果。 神經網路

Wear Space 動手玩,讓你完全專注於眼前

想要埋首苦讀和專注工作的時候,有人會選擇到自修室,也有的會再戴上降噪耳機來隔絕噪音。然而這都只能減少周遭噪音的滋擾,眼睛還是會左顧右盼、四處遊走吧。在 TechCrunch Tokyo 2018 的會場上,就有

一個OutOfRangeError的解決辦法

自制TFRecord資料集,訓練神經網路出現的一個問題,及解決辦法。 錯誤現象: 資料訓練完成後,測試資料集正確率時,執行mnist_test.py檔案,出現錯誤程式碼 問題分析:顯示需測試資料1000

【譯】時間序列建模完整教程(R語言)

對於企業時間是最重要的因素,然而絕大多數公司很難跟上時間的腳步。但是隨著技術的發展,出現了很多有效的方法,能夠讓我們預測未來。不要擔心,本文並不會討論時間機器,討論的都是很實用的東西。 本文將要討論關於預測

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