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一、向量、矩阵和数组 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 转置矩阵或向量 # 加载库 import numpy as np # 创建向量 vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 创建矩阵 matrix = np.ar 阅读全文
posted @ 2018-11-09 20:58
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首页地址：http://www.apachecn.org 关于我们：http://www.apachecn.org/about 我们不是 Apache 的官方组织/机构/团体，只是 Apache 技术栈（以及 AI）的爱好者！ Java 基础 Java 编程思想 Java Web 和大数据 Spar 阅读全文
posted @ 2018-11-05 16:51
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线性回归 令 z = w T x + b z = w^T x + b z=wTx+b，得到： y = z + ϵ ,   ϵ ∼ N ( 0 , σ 2 ) y = z + \epsilon, \, \epsilon \sim N(0, \sigma^2) y=z+ϵ,ϵ∼N(0 阅读全文
posted @ 2018-10-24 15:46
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原文：Deep Learning 2: Part 1 Lesson 5 作者：Hiromi Suenaga 课程论坛 一，引言 没有足够的关于结构化深度学习的出版物，但它肯定出现在行业中： 结构化深度学习，作者：Kerem Turgutlu @datascience.com 你可以使用此工具从 Go 阅读全文
posted @ 2018-10-17 19:38
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原文：Deep Learning 2: Part 1 Lesson 4 作者：Hiromi Suenaga 课程论坛 学生的文章： 改善学习率的方式循环学习率技术探索带有重启动的随机梯度下降（SGDR）使用差异学习率的迁移学习让计算机看得比人类更好 Dropout [04:59] learn = C 阅读全文
posted @ 2018-10-17 19:34
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原文：Deep Learning 2: Part 1 Lesson 3 作者：Hiromi Suenaga 课程论坛 学生创建的有用材料： AWS 操作方法TMUX第 2 课总结学习率查找器PyTorch学习率与批量大小误差表面的平滑区域与泛化5 分钟搞定卷积神经网络解码 ResNet 架构另一个 阅读全文
posted @ 2018-10-17 19:31
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原文：Deep Learning 2: Part 1 Lesson 2 作者：Hiromi Suenaga 论坛笔记本 回顾上一课 [01:02] 我们使用 3 行代码来构建图像分类器。为了训练模型，需要在PATH下以某种方式组织数据（在本例中为data/dogscats/ ）： 应该有train文 阅读全文
posted @ 2018-10-17 19:26
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原文：Deep Learning 2: Part 1 Lesson 1 作者：Hiromi Suenaga 课程论坛 入门 [0:00]： 为了训练神经网络，你肯定需要图形处理单元（GPU） - 特别是 NVIDIA GPU，因为它是唯一支持 CUDA（几乎所有深度学习库和从业者都使用的语言和框架） 阅读全文
posted @ 2018-10-17 19:17
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最后更新：2018.10.5 Quora 扇贝 Quora 翻译区公众号：DigQuoraQuora 翻译室公众号：读 Quora煎蛋网 Quora 话题Quora 精选Quora 中文网 Reddit （待补充） StackOverflow 腾讯云问答协慌网 2chan 2chcn 阅读全文
posted @ 2018-10-05 15:02
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原文：LearningTensorFlow.com 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 自定义函数 Conway 的生命游戏是一个有趣的计算机科学模拟，它在地图上发生，有许多正方形的单元格，就像棋盘一样。 模拟以特定的时间步骤进行，并且板上的每个单元可以是 1（生存 阅读全文
posted @ 2018-10-04 22:19
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