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2019年6月24日
Affine层/Softmax层的实现
摘要: Affine 层 分别是形状为(2,)、(2, 3)、(3,) 的多维数组。这样一来,神经元的加权和可以用Y = np.dot(X, W) + B计算出来。 神经网络的正向传播中进行的矩阵的乘积运算在几何学领域被称为“仿射变换”。因此,这里将进行仿射变换的处理实现为“Affine层”。 Affine
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posted @ 2019-06-24 20:10 等风南吹
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2019年6月21日
损失函数
摘要: 定义:表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标,即当前的神经网络对监督数据在多大程度上不拟合,在多大程度上不一致。 均方误差 yk 是表示神经网络的输出,tk 表示监督数据,k 表示数据的维数。 代码实现 交叉熵误差 代码实现: mini-batch使用损失函数 计算损失函数时必须将所有的训练数据作为对
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posted @ 2019-06-21 11:26 等风南吹
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2019年6月18日
激活函数
摘要: ReLu函数 sigmoid函数
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posted @ 2019-06-18 20:08 等风南吹
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2019年5月22日
pycharm使用execute slection on console报错
摘要: 在pycharm上使用execute slection on console报错 ValueError: list.remove(x): x not in list 将现有ipython版本卸载掉 pip uninstall ipython 安装ipython6.2.0 pip install ip
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posted @ 2019-05-22 10:20 等风南吹
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2019年5月14日
安装Install mxnet and install minpy使用GPU加速numpy
摘要: 转自:https://blog.csdn.net/DarrenXf/article/details/86099499
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posted @ 2019-05-14 10:58 等风南吹
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python取整以及保留小数
摘要: 转自:https://www.cnblogs.com/sen-c7/p/9473224.html
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posted @ 2019-05-14 09:49 等风南吹
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2019年3月30日
Python之函数装饰器
摘要: 在实际中,我们可能需要在不改变函数源代码和调用方式的情况下,为函数添加一些新的附加功能,能够实现这种功能的函数我们将其称之为装饰器。装饰器本质上其实还是是一个函数,用来装饰其它函数,为函数添加一些附加功能。下面我将具体讲解一下如何实现装饰器。 具体剖析上面的叙述,我们可以分析出装饰器应该具有的性质:
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posted @ 2019-03-30 02:14 等风南吹
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2019年3月21日
python之函数式编程
摘要: 有参数形式的函数 针对传递的实参数量不固定,可以传递参数组
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posted @ 2019-03-21 00:41 等风南吹
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2019年3月17日
python文件操作
摘要: ### 1 ##****************************** ##*python文件最基本的操作 ##******************************* f = open("yesterday",'r+',encoding = "utf-8") #打开文件,f叫做文件句柄,包含文件大小等各种信息,可以看做一个对象 #f = open("yesterday",'a+'...
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posted @ 2019-03-17 01:08 等风南吹
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2019年3月15日
Python值集合操作
摘要: 以上是关于Python集合运算的所有操作。
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posted @ 2019-03-15 00:30 等风南吹
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