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invisible_man
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随笔分类 -  深度学习

LSTM

摘要:具体推导公式为: https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764 阅读全文
posted @ 2019-09-26 17:35 invisible_man 阅读(175) 评论(0) 推荐(0)
6.序列模型

摘要:序列模型是指输入x输出y中的某个或全部是序列。 1.9GRU单元 阅读全文
posted @ 2019-05-15 17:03 invisible_man 阅读(178) 评论(0) 推荐(0)
4.结构化机器学习项目

摘要:如何判断这些idea是否是有效的?我们可以尝试和改变的东西太多了。我们需要知道要调整什么,达到什么样的效果,这个过程被称之为正交化 正交化就是一件事影响一件事 单一数字评估指标 交叉验证集与测试集应该服从同一分布 训练误差比人的误差大,那么说明模型在训练集上拟合的并不好,我们应该减少偏差,选择更大的 阅读全文
posted @ 2019-05-07 17:03 invisible_man 阅读(229) 评论(0) 推荐(0)
3.深度学习的实用层面

摘要:第一周:深度学习的实用层面 项目进展得一个关键性得因素就是划分高质量得训练集,验证集,测试集。这有助于提高循环迭代得效率。验证集也称为development set 也称为dev set。 验证集主要用于评价不同得模型,通过验证来选择最终得模型。或者说是验证不同得算法,检验那种算法更有效。 然后测试 阅读全文
posted @ 2019-04-02 21:31 invisible_man 阅读(373) 评论(0) 推荐(0)
5.卷积神经网络

摘要:在进行卷积时,图像会缩小,边角的信息会丢失,因此可使用Padding,进行填充。比如用0填充。 因此卷积核设置为奇数,填充时才可以在两侧填充。 训练集不仅包含训练对象的分类标签,还包含表示边界框的四个数字。 阅读全文
posted @ 2019-02-09 00:24 invisible_man 阅读(208) 评论(0) 推荐(0)
2.神经网络基础

摘要:深度学习就是训练神经网络 图像领域使用卷积神经网络cnn 对于序列数据(比如音频,语言,单词)使用循环神经网络rnn 结构化数据,每一列都有一个属性 非结构化数据,音频图像 数据,计算能力,算法。算法的创新其实就是为了让计算能力更强 深度学习的一个大的转变就是由 sigmoid函数 转化到了 Rel 阅读全文
posted @ 2019-01-08 20:06 invisible_man 阅读(172) 评论(0) 推荐(0)
1环境搭建

摘要:https://wenku.baidu.com/view/ef375d8587c24028905fc377.html https://blog.csdn.net/nk_wavelet/article/details/78935511?utm_source=blogxgwz0 https://blog 阅读全文
posted @ 2018-12-24 20:30 invisible_man 阅读(559) 评论(0) 推荐(0)

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