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2018年2月5日
Android图像数据传递到C++的一些坑
摘要: android与本地C++图像数据问题传输问题总结
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posted @ 2018-02-05 16:46 MarixPlayer
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2017年10月13日
反向传播算法及其数学推导
摘要: 其实反向传播算法从公式 上来看,损失C对W的权重有两部分,一部分是第一项,激活函数Z对W的偏导数(a), 此项其实就是前向传播,另一个是第二项,C对激活函数Z的偏导数,此项就是反向传播。 而a实际上是当前这个神经元的输入。 数学推导部分,重点说明权值矩阵在反向传播是是乘以W的转置 欢迎转载,但需要注
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posted @ 2017-10-13 15:01 MarixPlayer
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Feature Scaling深入理解
摘要: 深度剖析Feature Scaling背后的原理
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posted @ 2017-10-13 14:42 MarixPlayer
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2017年10月4日
对交叉熵损失的一点感悟
摘要: 这个问题需要从熵谈起, 根据香浓理论,熵是描述信息量的一种度量,如果某一事件发生的概率越小,也就是不确定性越大,那么熵就越大,或者说是信息量越大。 比如说,我们现实生活中,经常会有这样的场景,比如明星某薛,平时在我们这些吃瓜群众面前是一个人品极高,形象特别好,没有任何负面新闻,迷妹也是一波一波的。b
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posted @ 2017-10-04 12:31 MarixPlayer
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