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Python2与Python3用法区别
sebastianraschka ABOUT BOOKS DEEP LEARNING ELSEWHERE PROJECTS RESOURCES BLOGMACHINE LEARNING FAQ ABOUT BOOKS DEEP LEARNING ELSEWHERE PROJECTS RESOURCE ...
分类:编程语言   时间:2017-12-16 19:44:55    阅读次数:130
课程二(Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization),第一周(Practical aspects of Deep Learning) —— 4.Programming assignments:Gradient Checking
Gradient Checking Welcome to this week's third programming assignment! You will be implementing gradient checking to make sure that your backpropagati ...
分类:Web程序   时间:2017-12-16 18:32:02    阅读次数:169
(2)Deep Learning之线性单元和梯度下降
往期回顾 在上一篇文章中,我们已经学会了编写一个简单的感知器,并用它来实现一个线性分类器。你应该还记得用来训练感知器的『感知器规则』。然而,我们并没有关心这个规则是怎么得到的。本文通过介绍另外一种『感知器』,也就是『线性单元』,来说明关于机器学习一些基本的概念,比如模型、目标函数、优化算法等等。这些 ...
分类:其他好文   时间:2017-12-16 14:52:28    阅读次数:263
Deep Learning之感知器(1)
What is deep learning? 在人工智能领域,有一个方法叫机器学习。在机器学习这个方法里,有一类算法叫神经网络。神经网络如下图所示: 上图中每个圆圈都是一个神经元,每条线表示神经元之间的连接。我们可以看到,上面的神经元被分成了多层,层与层之间的神经元有连接,而层内之间的神经元没有连接 ...
分类:其他好文   时间:2017-12-16 13:16:35    阅读次数:204
课程二(Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization),第一周(Practical aspects of Deep Learning) —— 2.Programming assignments:Initialization
Initialization Welcome to the first assignment of the hyper parameters tuning(超参数调整) specialization. It is very important that you regularize your mod ...
分类:Web程序   时间:2017-12-15 00:46:35    阅读次数:344
课程二(Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization),第一周(Practical aspects of Deep Learning) —— 1.Practice Questions : Practical aspects of deep learning
【中文翻译】 4、你正在一个超市的自动退房亭工作, 并正在建设一个苹果, 香蕉和桔子分类器。假设您的分类器训练集误差是 0.5%, 并且验证集误差为7%。下面哪些是有希望改进分类器的?(检查所有适用的)(A,C) (A)增加正则化参数 lambda (B)降低正则化参数 lambda (C)获取更多 ...
分类:Web程序   时间:2017-12-14 23:50:06    阅读次数:387
读《Deep Learning Tutorial》(台湾大学 李宏毅 深度学习教学ppt)后杂记
原ppt下载:pan.baidu.com/s/1nv54p9R,密码:3mty 需深入实践并理解的重要概念: Deep Learning: SoftMax Fuction(输出层归一化函数?) DNN(Deep Neural Networks): MSE(Means Square Error,均方误 ...
分类:其他好文   时间:2017-12-13 14:41:59    阅读次数:401
cs231n spring 2017 lecture15 Efficient Methods and Hardware for Deep Learning 听课笔记
1. 深度学习面临的问题: 1)模型越来越大,很难在移动端部署,也很难网络更新。 2)训练时间越来越长,限制了研究人员的产量。 3)耗能太多,硬件成本昂贵。 解决的方法:联合设计算法和硬件。 计算硬件可以分为通用和专用两大类。通用硬件又可以分为CPU和GPU。专用硬件可以分为(FPGA和ASIC,A ...
分类:编程语言   时间:2017-12-10 21:29:42    阅读次数:191
Coursera--Deep Learning--吴恩达 深度学习笔记 2017.12.10
2017-12-10 19:27:01 Broadcasting 广播机制广泛用于数据处理。 ...
分类:其他好文   时间:2017-12-10 20:23:08    阅读次数:174
【微软大法好】VS Tools for AI全攻略(2)
接着上文,我们来讨论如何使用Azure资源来训练我们的tensorflow项目。Azure云我个人用得很多,主要是因为微软爸爸批了150刀每月的额度,我可以愉快地玩耍。 那么针对Azure,有成套的两个方案解决问题。 方案一(比较有钱的、对速度要求高的):使用Deep Learning Virtua ...
分类:其他好文   时间:2017-12-03 22:51:47    阅读次数:205
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