上一页 1 2 3 4 5 6 7 ··· 10 下一页
摘要: 。。 阅读全文
posted @ 2018-06-05 19:31 林木子 阅读(464) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 。。 阅读全文
posted @ 2018-06-05 18:50 林木子 阅读(213) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 。。 阅读全文
posted @ 2018-06-05 18:48 林木子 阅读(104) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 、、 阅读全文
posted @ 2018-06-05 18:42 林木子 阅读(64) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、softmax的定义 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的Softmax值就是 也就是说,是该元素的指数,与所有元素指数和的比值,映射成为(0,1)的值,即可以理解成概率。在最后选取输出结点的时候,我们就可以概率最大的结点,作为我们的预测目标。 二、softmax的应 阅读全文
posted @ 2018-06-05 18:33 林木子 阅读(362) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 、、 阅读全文
posted @ 2018-06-05 18:32 林木子 阅读(1182) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 、。。 阅读全文
posted @ 2018-06-05 18:29 林木子 阅读(142) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 。。 阅读全文
posted @ 2018-06-05 18:27 林木子 阅读(148) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN) 1)定义 维基百科中的定义:CNN是一种前馈神经网络(Feedforward Neural Network),在它内部,参数从输入层向输出层单向传播,它和递归神经网络RNN不同,因为它不会形成环),它的人工神经元可 阅读全文
posted @ 2018-06-05 18:23 林木子 阅读(1108) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、zero-shot learning(零样本学习) 1)定义 zero-shot learning顾名思义即是对某(些)类别完全不提供训练样本,也就是说没有标注样本的迁移任务被称为零次学习。zero-shot learning是为了能够识别在测试中出现,但是在训练中没有遇到过的数据类别,可以说是 阅读全文
posted @ 2018-06-05 18:22 林木子 阅读(2334) 评论(0) 推荐(0) 编辑
上一页 1 2 3 4 5 6 7 ··· 10 下一页