1. Build 3083 Release Date; BEGIN LICENSE Andrew Weber Single User License EA7E-855605 813A03DD 5E4AD9E6 6C0EEB94 BC99798F 942194A6 02396E98 E62C9979 ...
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2018-03-07 15:15:41
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学完了Coursera上Andrew Ng的Machine Learning后,迫不及待地想去参加一场Kaggle的比赛,却发现从理论到实践的转变实在是太困难了,在此记录学习过程. 一:安装Anaconda 教程大多推荐使用Jupyter Notebook来进行数据科学的相关编程,我们通过Anaco ...
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2018-03-01 19:57:14
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Week1: Machine Learning: A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its ...
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2018-03-01 19:51:56
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论文题目： Cardiologist LevelArrhythmiaDetectionwithConvolutionalNeuralNetworks 推荐程度： 推荐理由：来自andrew NG团队 一句话总结 该论文主要做的事情建立了从 单导联的心电信号 到 14种心脏疾病 的模型，模型是一个34 ...
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2018-02-27 19:31:47
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深层神经网络 深层神经网络的组成如图，这里主要是深层神经网络符号的定义。 为什么要用深层神经网络，有什么好处？这里主要是分层的思想。在软件工程中，如果问题遇到困难，一般是通过“加多”一层的方法来解决，通过分层的思想，把每一层的功能解耦。方便整个网络的搭建，方便开发和方便对问题的人脑模拟。 再看这图。 ...
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2018-02-22 00:41:16
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浅层神经网络 1.激活函数 在神经网络中，激活函数有很多种，常用的有sigmoid()函数，tanh()函数，ReLu函数(修正单元函数)，泄露ReLu(泄露修正单元函数)。它们的图形如下： sigmoid()激活函数，范围是y属于{0, 1}，所以0<= y <=1。但是sigmoid函数平均收敛 ...
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2018-02-20 21:40:57
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浅层神经网络 初步了解了神经网络是如何构成的，输入+隐藏层+输出层。一般从输入层计算为层0，在真正计算神经网络的层数时不算输入层。隐藏层实际就是一些算法封装成的黑盒子。在对神经网络训练的时候，就是对神经网络的神经元求出最合适的参数。 从这图也也看出，每层神经网络的单个神经元就是一些算法计算。 并且是 ...
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2018-02-20 00:07:19
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神经网络基础 1.图计算 计算时有两种方法：正向传播和反向传播。正向传播是从底层到顶层的计算过程，逐步推出所求公式。反向传播是从顶层到底层，从已知的式子求出因变量的影响关系。 在这里用到的反向传播算法就是为了通过似然函数(成本函数)来确定要计算的参数。 在这里，logistic回归应用了反向传播，主 ...
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2018-02-18 21:56:53
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Tensorflow实现学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ "Follow Me" 参考文献 "Deeplearning AI Andrew Ng" "Tensorflow1.2 API" 学习率衰减(learning rate decay) 加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学 ...
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2018-02-18 12:56:05
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深度学习概论 1.什么是神经网络？ 2.用神经网络来监督学习 3.为什么神经网络会火起来？ 1.什么是神经网络？ 深度学习指的是训练神经网络。通俗的话，就是通过对数据的分析与计算发现自变量与因变量的映射关系(神经网络模型)，这个映射关系可以是单层(一个神经元)，也可以是网络(多个神经元)，此过程可称 ...
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2018-02-15 16:35:20
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