笨鸟居士的博客

摘要： 参考这篇文章： https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/86483505 在对抗生成网络中，判别器和生成器的目标函数通常都是用来衡量它们各自做的怎么样的。例如，生成器的目标函数用来衡量生成的图片能骗过分类器的性能。但是这并不能很好的衡量生成 阅读全文

摘要： 今天看到RNN代码里面有dropout，查了一下，有下面的说法 https://blog.csdn.net/xinyihhh/article/details/122135986 model.add(LSTM(100, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2)) mode 阅读全文

摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/137702347 这篇文章讲得不错 好像下面这篇文章也写得不错，之后有空再看 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748 虽然说学过微积分理论上就能推导出矩阵求导的法则，但是矩阵求导的确是很麻烦，先不提张量相 阅读全文

摘要： 参考 http://www.360doc.com/content/18/0209/11/51655818_728793591.shtml 阅读全文

摘要： 为众人抱薪者, 不可使其冻毙于风雪; 为自由开路者, 不可使其困顿于荆棘！ 现实是：抱薪者冻毙于风雪，开路者困顿于荆棘！ 上海这座城市的信用已经崩塌。 这座城市一直倡导公平，承诺的就要做到。所以大家只囤四五天的粮食，老人只留一周的药。这是上百年来这座城市给人的信任感和安全感。 但是现在显然，有人毁约 阅读全文

摘要： 基于2.0 《TensorFlow深度学习》 4/10 看到 p72 4.6 索引与切片 4/11 看到 p94 第5章 Tensorflow进阶 4/12 看到 p106 5.6 高级操作 4/13 看到 p122 第6章 神经网络 4/14 看到 p127 6.3 神经网络 4/15 看到 p1 阅读全文

摘要： 参考这篇文章： https://mp.weixin.qq.com/s/Y6a5ZB9QzZ1uxtgmE4rwZw 阅读全文

摘要： 参考这篇文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/70804197 前言 在处理分类问题的神经网络模型中，很多都使用交叉熵 (cross entropy) 做损失函数。这篇文章详细地介绍了交叉熵的由来、为什么使用交叉熵，以及它解决了什么问题，最后介绍了交叉熵损失函数的应用场景 阅读全文

摘要： “风起于青萍之末，浪成于微澜之间。”发展大势与社会大局，总能在细微处展现其无远弗届的影响力。广大干部特别是领导干部，任何时候都要保持清醒头脑、敏捷思维，善于用“望远镜”登高远望、用“显微镜”见微知著、用“放大镜”评估后果，形成看问题的高度、深度和广度，成为懂得看和看得懂“桅杆顶”的人，练就草摇叶响知 阅读全文

摘要： 参考： https://blog.csdn.net/bqw18744018044/article/details/113720717 一、基本概念和作用1. 装饰器装饰器(decorate)必须是可调用对象(Callable)，其参数是一个函数，称为“被装饰函数”，其输出也是一个函数(或者可调用对象 阅读全文