随笔分类 - Deep Learning
摘要：##下载Mxnet源码 http://mxnet.incubator.apache.org/install/index.html (使用pip、git失败） 替换FCIS的operator（详见FCIS） ##使用CMake编译 略 ##按照FCIS中setup win cmd中： python s
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摘要：对于CUDA 10.1，此配置行不再正确： nvcc_compile_args = ['-O', '--ptxas-options=-v', '-arch=sm_35', '-c', '--compiler-options=-fPIC'] 这将生成一个nvcc编译命令，如下所示： nvcc -O .
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摘要：参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/10750718.html ##雅可比矩阵
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摘要：参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6422831.html ##为什么要用到反向传播 我们的目的是得到每一个神经元的w和b。这个参数的获取一般是通过梯度下降算法得到的。因此我们需要设置损失函数，使损失函数到达最小。这个过程就是反向传播算法。 求得损失函数最小那么
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摘要：参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6418668.html ##基本结构 ###局部看 输出和输入之间学习到一个线性关系，得到中间输出结果： 接着是一个神经元激活函数: 也可以是别的激活函数：Sigmoid函数、tanx, softmax,和ReLU等 ###宏
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