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Posted on August 31, 2015 Introduction Backpropagation is the key algorithm that makes training deep models computationally tractable. For modern neur 阅读全文
posted @ 2020-01-07 23:27
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前言 这篇文章适合实践过MNIST入门的人学习观看。没有看过MNIST基础的人请移步 "这里" 深入MNIST TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。 在本教程中，我们将学到构建一个TensorFlow模型的基本步骤，并将通过这 阅读全文
posted @ 2020-01-07 23:14
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MacDown Hello there! I’m MacDown, the open source Markdown editor for OS X. Let me introduce myself. Markdown and I Markdown is a plain text formattin 阅读全文
posted @ 2020-01-07 23:05
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原文链接： "这里" 介绍 反向传播算法可以说是神经网络最基础也是最重要的知识点。基本上所以的优化算法都是在反向传播算出梯度之后进行改进的。同时，也因为反向传播算法是一个递归的形式，一层一层的向后传播误差即可，很容易实现（这部分听不懂没关系，下面介绍）。不要被反向传播吓到，掌握其核心思想就很容易自己 阅读全文
posted @ 2020-01-07 22:44
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背景 使用ffmpeg进行调试开发的时候，了解有关参数的含义是有助于开发的。 命令格式 功能 FFmpeg命令是在ffmpeg.exe可执行文件环境下执行，ffmpeg.exe用于音视频的转码，加水印，去水印，视频剪切，提取音频，提取视频，码率控制等等功能。 最简单的命令 是一个非常快速的视频和音频 阅读全文
posted @ 2020-01-07 14:48
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前言 Linux 内核是如何实现无线网络接口呢？数据包是通过怎样的方式被发送和接收呢？ 刚开始工作接触 Linux 无线网络时，我曾迷失在浩瀚的基础代码中，寻找具有介绍性的材料来回答如上面提到的那些高层次的问题。 跟踪探索了一段时间的源代码后，我写下了这篇总结，希望在 Linux 无线网络的工作原理 阅读全文
posted @ 2020-01-07 12:40
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背景 在机器学习中经常会碰到“损失函数”,“成本函数”, 和“目标函数”。在学习中理解概念是至关重要的。 "todo" 解析 1、“损失函数”一般是指对 单个样本 的做的损失 $$ |y_i f(x_i)| $$ 2、“成本函数”一般是 数据集上 总的成本和损失 $$ 1/N\cdot\sum_{i 阅读全文
posted @ 2020-01-07 00:15
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