05 2020 档案
摘要:Softmax原理 ___ Softmax函数用于将分类结果归一化,形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。 对于一个k维向量z,我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布 。softmax可以用于实现上述结果,具体计算公式为: $$ softmax(x_i) = \frac{e
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摘要:手把手使用numpy搭建卷积神经网络 主要内容来自DeepLearning.AI的卷积神经网络 本文使用numpy实现卷积层和池化层,包括前向传播和反向传播过程。 在具体描述之前,先对使用符号做定义。 上标[I]表示神经网络的第Ith层。 a^{[4]}表示第4层神经网络的激活值;$W^{[5]
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摘要:从逻辑回归开始入门深度学习 本文主要来源于吴恩达《深度学习与神经网络》。本文根据课程内容做一个串联。 本文内容安排如下: 符号定义 逻辑回归LR:定义、实现、高效实现 浅层神经网络(2层):实现、优化 深度神经网络:实现、优化、应用 我们以一个分类问题作为研究背景。研究问题为判断输入图片是否为猫咪的
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