家樂的深度學習筆記「4」 - softmax迴歸
相關推薦
家樂的深度學習筆記「4」 - softmax迴歸
[TOC] ## softmax迴歸 線性迴歸模型適用於輸出為連續值的情景，而softmax迴歸的輸出單元由一個變成了多個，且引入了softmax運算輸出類別的概率分佈，使輸出更適合離散值的預測與訓練，模型輸出可以是一個像影象類別這樣的離散值，其是一個單層神經網路，輸出個數等於分類問題中的類別個數。 #
家樂的深度學習筆記「3」 - 線性迴歸
目錄 線性迴歸 基本要素 表示方法 從零實現 簡潔實現 線性迴歸 線性迴歸的輸出是一個連續值，適用於迴歸問題，如房價預測、氣溫、銷售額等連續值問
吳恩達深度學習筆記（4）-為什麼深度學習會興起？
為什麼深度學習會興起？(Why is Deep Learning taking off?) 本節視訊主要講了推動深度學習變得如此熱門的主要因素。包括資料規模、計算量及演算法的創新。(3個重點概念！請背書！） 深度學習和神經網路之前的基礎技術理念已經存在大概幾十年了，為什麼它們現在才突
Coursera deeplearning.ai 深度學習筆記1-4-Deep Neural Networks-深度神經網路原理推導與程式碼實現
在掌握了淺層神經網路演算法後，對深度神經網路進行學習。 1. 原理推導 1.1 深度神經網路表示 定義：L表示神經網路總層數，上標[l]代表第l層網路，n[l]代表第l層的節點數，a[l]
吳恩達深度學習筆記（7）--邏輯迴歸的代價函式（Cost Function）
邏輯迴歸的代價函式（Logistic Regression Cost Function） 在上一篇文章中，我們講了邏輯迴歸模型，這裡，我們講邏輯迴歸的代價函式（也翻譯作成本函式）。 吳恩達讓我轉達大家：這一篇有很多公式，做好準備，睜大眼睛！代價函式很重要！ 為什麼需要代價函式： 為
TensorFlow學習筆記（一）-- Softmax迴歸模型識別MNIST
最近學習Tensorflow，特此筆記，學習資料為21個專案玩轉深度學習 基於TensorFlow的實踐詳解 Softmax迴歸是一個線性的多分類模型，它是從Logistic迴歸模型轉化而來的，不同的是Logistic迴歸模型是一個二分類模型，而Softmax迴歸模型是一個多分類模型
公開課機器學習筆記（7）Softmax迴歸模型
在本節中，我們介紹Softmax迴歸模型，該模型是logistic迴歸模型在多分類問題上的推廣，在多分類問題中，類標籤 可以取兩個以上的值。 Softmax迴歸模型對於諸如MNIST手寫數字分類等問題是很有用的，該問題的目的是辨識10個不同的單個數字。Softmax迴歸
【Java】「深入理解Java虛擬機」學習筆記（4）- 類文件結構
jruby idt this 原因 cal constant borde ESS groov 我為什麽喜歡Java，另重要原因就是跨平臺，就是WORA。 程序員是爽了，但肯定有人要為你遮風擋雨，解決WORA的基石就是字節碼+虛擬機。 ?Tip Java生
深度學習筆記4-tensorflow和pytorch
深度學習筆記4-tensorflow和pytorch TensorFlow由谷歌大腦開發，並且在谷歌公司中廣泛地應用於研究和生產需求。PyTorch是Torch框架的表親，Torch是基於lua開發的，在Facebook公司裡被廣泛使用。 （1） TensorFlow被許多研究人員和
七月演算法深度學習筆記4 -- CNN與常用框架
這套筆記是跟著七月演算法五月深度學習班的學習而記錄的，主要記一下我再學習機器學習的時候一些概念比較模糊的地方，具體課程參考七月演算法官網： http://www.julyedu.com/ 神經網路的結構 神經網路包含輸入層，輸出層，及中間的隱層 神經網路在做說明事情呢？
《白話深度學習與Tensorflow》學習筆記（4）Deep Residual Networks
深度殘差網路：主要應用於計算機視覺——影象分類、語義分割（semantic segmentation）、目標檢測（object detection），其主要是使用CNN進行改造。何愷明老師有一篇文獻《Deep Residual Networks——Deep learnin
深度學習筆記(2)：2.3|2.4 指數加權平均及理解 | 2.5 指數加權平均的偏差修正
接下來介紹一些比梯度下降法計算速度更快的優化演算法。 2.3 指數加權平均 為了更好地介紹這些優化演算法，這裡先介紹一個概念----指數加權平均(exponentially weighted averages)，全稱為指數加權移動平均(exponentially wei
深度學習與計算機視覺[CS231N] 學習筆記（4.1）：反向傳播（Backpropagation）
在學習深度學習的過程中，我們常用的一種優化引數的方法就是梯度下降法，而一般情況下，我們搭建的神經網路的結構是：輸入→權重矩陣→損失函式。如下圖所示。 而在給定輸入的情況下，為了使我們的損失函式值達到最小，我們就需要調節權重矩陣，使之滿足條件，於是，就有了本
深度學習筆記(4)：1.1-1.3 邊緣檢測(edge detection)
第四課開始，我們開始學習卷積神經網路。 1.1 計算機視覺(computer vision) 深度學習在計算機視覺方面的應用非常振奮人心，一方面是該應用使許多不可能變成了可能，另一方面是深度學習在計算機視覺方面的應用能夠給深度學習在其他方面的應用帶來一些方法的改進和思考，
深度學習筆記4：卷積層的實現
卷積層的推導 卷積層的前向計算 如下圖，卷積層的輸入來源於輸入層或者pooling層。每一層的多個卷積核大小相同，在這個網路中，我使用的卷積核均為5*5。 如圖輸入為28*28的影象，經過5*5的卷積之後，得到一個(28-5+1)*(28-5+1) = 24*24、的map。卷積層2的每個map是不同卷
谷歌Jeff Dean團隊提出利用深度學習對「電子健康記錄」資料進行分析，可提高醫療診斷預測的準確性
圖：pixabay原文來源：arXiv作者：Alvin Rajkomar、Eyal Oren、K
Swift學習筆記（4）：字符串
min mes 不同的 常用方法 dice 內存空間 全部 there logs 目錄： 初始化 常用方法或屬性 字符串索引 初始化 創建一個空字符串作為初始值: var emptyString = "" // 空字
udacity android 學習筆記: lesson 4 part a
odi todo col 數據庫版本 pretty define all 大致 lec udacity android 學習筆記: lesson 4 part a 作者：幹貨店打雜的 /titer1 /Archimedes 出處：https://
oracle學習筆記（4）
linux系統 sta sys 配置 默認 搜索 密碼 多用戶 登錄 4.oracle數據庫的啟動流程 windows操作系統 啟動監聽: lsnrctl start; 啟動數據庫實例:oradim-startup-sid 實例名 linux系統
AngularJs學習筆記（4）——自定義指令
ref 告訴 ack 生命周期 .com bsp ctrl 參數變量 ng- 對指令的第一印象：它是一個自定義標簽！ 先來看一個簡單的指令： <!doctype html> <html ng-app="myApp"> <head>