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Fate0729
当你的才华还撑不起你的野心时,那你就应该静下心来学习。当你的经济还撑不起你的梦想时,那你就应该踏实的去工作!
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机器学习系列文章索引
摘要: 0 机器学习简介 概念:多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 学科定位:人工智能(Artificial Intelligence, AI)的核心,
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posted @ 2019-06-20 16:25 Fate0729
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码农的自我修养-冰冻三尺,非一日之寒
摘要: 1. 数据结构和算法目录索引 (1)数据结构系列 ①线性表部分: 线性表(上){数组、单链表和双链表} 线性表(下){ 循环链表、约瑟夫问题} ②栈与队列部分: 栈 { LIFO、Stack<T> } 队列 { FIFO、Queue<T> } ③树与二叉树部分: 树与二叉树(上){ 数据结构之二叉树
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posted @ 2018-04-17 16:24 Fate0729
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Python系列文章索引
摘要: >>> import this The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Compl
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posted @ 2018-01-15 15:52 Fate0729
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2019年9月22日
使用mxnet实现卷积神经网络LeNet
摘要: 1.LeNet模型 LeNet是一个早期用来识别手写数字的卷积神经网络,这个名字来源于LeNet论文的第一作者Yann LeCun。LeNet展示了通过梯度下降训练卷积神经网络可以达到手写数字识别在当时最先进的成果,这个尊基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台 上图就是LeNet模型,下面将对每层参
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posted @ 2019-09-22 14:32 Fate0729
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从零和使用mxnet实现dropout
摘要: 需求: 从零和使用mxnet实现dropout 数据集: 使用load_digits()手写数字数据集 要求: 使用1个掩藏层n_hidden1 = 36,激活函数为relu,损失函数为softmax交叉熵损失函数 注意: drop函数的实现方法 训练和测试时drop的区别 1.从零实现dropou
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posted @ 2019-09-22 14:29 Fate0729
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从零和使用mxnet实现softmax分类
摘要: 1.softmax从零实现 (1797, 64) (1797,) (1797, 10) epoch:50,loss: [1.9941667] ,accuracy:0.3550361713967724 epoch:100,loss: [0.37214527] ,accuracy:0.939343350
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posted @ 2019-09-22 14:28 Fate0729
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从零和使用mxnet实现线性回归
摘要: 1.线性回归从零实现 (1000,) epoch:1,loss:5.7996 epoch:2,loss:2.1903 epoch:3,loss:0.9078 epoch:4,loss:0.3178 epoch:5,loss:0.0795 epoch:6,loss:0.0204 epoch:7,los
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posted @ 2019-09-22 14:26 Fate0729
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2019年8月13日
机器学习中常用激活函数和损失函数
摘要: 1. 激活函数 1.1 各激活函数曲线对比 常用激活函数: tf.sigmoid() tf.tanh() tf.nn.relu() tf.nn.softplus() tf.nn.softmax() tf.nn.dropout() tf.nn.elu() 1.2 各激活函数优缺点 sigmoid函数
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posted @ 2019-08-13 15:54 Fate0729
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