06 2018 档案
摘要：在神经网络中，广泛的使用反向传播和梯度下降算法调整神经网络中参数的取值。 梯度下降和学习率： 假设用 θ 来表示神经网络中的参数， J(θ) 表示在给定参数下训练数据集上损失函数的大小。 那么整个优化过程就是寻找一个参数θ， 使得J(θ) 的值最小， 也就是求J(θ) 的最小值 损失函数J(θ)的梯
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摘要：git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning/tree/master/07_tensorflow/
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摘要：经典的损失函数 交叉熵 1 交叉熵: 分类问题中使用比较广泛的一种损失函数, 它刻画两个概率分布之间的距离 给定两个概率分布p和q, 交叉熵为: H(p, q) = -∑ p(x) log q(x) 当事件总数是一定的时候， 概率函数满足： 任意x p(X = x) ∈[0, 1] 且 Σ p(X=
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摘要：git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning/tree/master/07_tensorflow/
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摘要：计算图 tensorflow是一个通过计算图的形式来表示计算的编程系统tensorflow中每一个计算都是计算图上的一个节点节点之间的边描述了计算之间的依赖关系 张量 tensor张量可以简单理解成多维数组零阶张量为 标量 scala 也就是一个数n阶张量可以理解为n维数组 张量没有保存真正的数字
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摘要：今天学习pyqt，做了一些好玩的东西。 好奇之中想试试python脚本编译成可执行文件，一顿查询之后成功了！ 我的环境是： windows10 64bit python3.5 pyqt5 我使用了 pyinstaller工具进行打包 1 安装pyinstaller： cmd终端下： pip inst
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