using System.Drawing;using System.Drawing.Drawing2D;using System.Drawing.Imaging;using System.IO; 需要特别引用:System.Drawing /// <summary> /// 生成随机数 /// </ ...
本篇内容有clip_by_value、clip_by_norm、gradient clipping 1.tf.clip_by_value a = tf.range(10) print(a) # if x<a res=a,else x=x print(tf.maximum(a,2)) # if x>a ...
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2020-01-24 23:49:07
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1. 前向传播和反向传播 ①前向传播 forward propagation：从前往后，根据输入和参数计算输出值和损失值，并将当地梯度（local gradient），即每个结点的输出值对该节点的输入值的偏导数，保留 在内存中以供反向传播计算梯度时使用，注意：前一个结点的输出是后一个结点的输入 ②反 ...
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2020-01-24 18:57:01
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所谓的多元，通俗一点讲就是一个数据集中含有多个特征，一元的话就含有一个特征，因此公式变为 假设 $h_{\theta}(x)=\theta_{0}+\theta_{1} x_{1}+\theta_{2} x_{2}+\cdots+\theta_{n} x_{n}$ 参数：未知 $\theta_{0} ...
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2020-01-24 18:40:45
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梯度下降法 梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这 ...
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2020-01-24 17:28:40
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1. 梯度：对于一元函数，梯度是导数/斜率；对于多元函数，梯度是由偏导数组成的向量 梯度的方向：是函数在给定点上升最快的方向 梯度的反方向：是函数在给定点下降最快的方向 多元函数的梯度：（偏导） 2. 梯度下降：函数在某一点处沿着梯度的反方向逐步迭代，求出函数的局部最小值的过程。我们的最终目的是找到 ...
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2020-01-23 16:57:12
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使用CSS linear-gradient() 函数： background: linear-gradient(to left, #6FB6C2, #6FC278); to left:从右到左渐变。 背景效果： ...
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2020-01-20 22:36:51
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1. Gradient Descent 1.1 Batch Gradient Descent 在每一轮的训练过程中，Batch Gradient Descent算法用整个训练集的数据计算cost fuction的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新，其中是学习率： $ \theta=\theta-\e ...
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2020-01-14 23:57:28
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直接上代码给大家： style页面： ** 处理浏览器默认值*/*,*::before,*::after{ padding: 0px; margin: 0px; box-sizing: border-box;}/* 设置背景颜色*/body{ background: linear-gradient( ...
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2020-01-13 13:09:33
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java客户端 jedis 获取 Maven依赖 基本使用 Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379) string jedis.set("helo","world") jedis.get("hello") jedis.incr("counter") hash ...
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2020-01-12 15:12:05
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