Google Deep Learning Notes Google 深度学习笔记 由于谷歌机器学习教程更新太慢,所以一边学习Deep Learning教程,经常总结是个好习惯,笔记目录奉上。 Github工程地址:https://github.com/ahangchen ...
Logistic Classification Github工程地址:https: github.com ahangchen GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频 字幕下载 About simple but important classifier Train your first simple model entirely end to end 下载 ...
2016-05-10 13:33 0 1705 推荐指数:
Google Deep Learning Notes Google 深度学习笔记 由于谷歌机器学习教程更新太慢,所以一边学习Deep Learning教程,经常总结是个好习惯,笔记目录奉上。 Github工程地址:https://github.com/ahangchen ...
1、 logistic回归与一般线性回归模型的区别: (1) 线性回归的结果变量 与因变量或者反应变量与自变量之间的关系假设是线性的,而logistic回归中 两者之间的关系是非线性的; (2) 前提假设不同,在线性回归中,通常假设,对于自变量x的某个值,因变量Y的观测值服从 ...
1.损失函数---------经典损失函数--------交叉熵:交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离,它是分类问题中使用比较广的一种损失函数。通过q来表示p的交叉熵为: Softmax将神 ...
本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅。 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 1. MNIST数据处理 为了方便使用,Tensorflow提供 ...
本系列笔记记录了学习TensorFlow2的过程,主要依据 https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book 进行学习 首先需要明确TensorFlow 是一个面向于深度学习算法的科学计算库,内部数据保存 ...
本篇笔记包含张量的合并与分割,范数统计,张量填充,限幅等操作。 1.合并与分割 合并 张量的合并可以使用拼接(Concatenate)和堆叠(Stack)操作实现,拼接并不会产生新的维度,而堆叠会创建新维度。选择使用拼接还是堆叠操作来合并张量,取决于具体的场景是否需要创建新维度。 拼接 ...
转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程: https://www.tensorflow.org/versions/master/how_tos ...