03 2020 档案
matplotlib绘制各种图表
摘要:numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0) 用来制造散点 (在start和stop之间返回均匀间隔的数据) (返回的是 [start, stop]之间的均匀分布) (可以选
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python中 x[:,0]和x[:,1] 理解与shuffle VS permutation 实际是关于梯度优化的问题
摘要:x[m,n]是通过numpy库引用数组或矩阵中的某一段数据集的一种写法, m代表第m维,n代表m维中取第几段特征数据。 通常用法: x[:,n]或者x[n,:] 1.x[:,n]表示在全部数组(维)中取第n个数据,直观来说,x[:,n]就是取所有集合的第n个数据, 1 import numpy as
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多层神经网络的权重初始化问题
摘要:问题: 在deeplearning.ai的课程1『神经网络与深度学习』中的第4周的编程作业『Building your Deep Neural Network: Step by Step』中,为什么多层神经网络的权重初始化是 parameters["W" + str(l)] = np.random.
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多层深度学习网络
摘要:我们来说一下步骤: 初始化网络参数 前向传播 2.1 计算一层的中线性求和的部分 2.2 计算激活函数的部分(ReLU使用L-1次,Sigmod使用1次) 2.3 结合线性求和与激活函数 计算误差 反向传播 4.1 线性部分的反向传播公式 4.2 激活函数部分的反向传播公式 4.3 结合线性部分与激
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决策边界用python实现
摘要:1 import numpy as np 2 from sklearn.datasets import make_moons 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 # 手动生成一个随机的平面点分布,并画出来 5 np.random.seed(0) 6 X, y =
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