随笔分类 -  deep learning

深度学习基础与应用
coursera Deeplearning_4
摘要:4Convolutional Neural Networks 4.1Edge detection example kernel = filter CNN的计算过程: 计算元素积 将权重矩阵中的每一个元素和6x6的矩阵中的元素做乘积,可以得到4x4矩阵中的目标值,比如第一个乘积是 3x1 + 0 + 阅读全文

posted @ 2020-04-11 23:41 yukun093 阅读(173) 评论(0) 推荐(0)

coursera deeplearning_3
摘要:1structure machine learning program 1.1understanding human-level performance human-level means different levels are corresponding to the different err 阅读全文

posted @ 2020-04-08 20:48 yukun093 阅读(120) 评论(0) 推荐(0)

coursera Deeplearning_2
摘要:2Improved neural networks 2.1深度学习使用层面 2.1.1正则化可以减小过拟合 正则化为什么可以减小overfitting? 因为添加lambda parameters以后,在z不变情况下,WL*A[L-1]相对就减小,缩小到线性区域后,z近似于linear,所以clas 阅读全文

posted @ 2020-03-26 11:27 yukun093 阅读(120) 评论(0) 推荐(0)

coursera Deeplearning_1
摘要:Deeplearning在coursera总共有5章节,分别如下 1neural networks and deep learning 1.1introduction to deep learning ReLU function: rectified linear unite 修正线性单元 1.1. 阅读全文

posted @ 2020-03-18 11:52 yukun093 阅读(184) 评论(0) 推荐(0)

tensorflow学习框架【炼数成金网络版学习记录】
摘要:chapter01 #变量 import tensorflow as tf x = tf.Variable([1,2]) a = tf.constant([3,3]) #增加一个减法op sub = tf.subtract(x,a) #增加一个假发op add = tf.add(x,sub) #初始 阅读全文

posted @ 2019-12-04 19:55 yukun093 阅读(563) 评论(0) 推荐(1)

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