TrainOptions函数用处如下: options = trainingOptions(solverName) options = trainingOptions(solverNam ...
一 实例主要功能 通过使用合成的 个数字图片,图片均为 像素大小,训练出一个可以识别字符的神经网络。 二 实例的主要思路 .以为计划将图像像素向量当做图像的特征向量所以特征变量个数会比较多,要通过训练两层autoencoder,来降低图像特征变量的个数 第一层autoencoder是吧 个变量投影到 个变量,第二层是把 个变量投影到 个变量。 .训练第三层SoftmaxLayer SoftmaxL ...
2017-03-22 15:06 0 1428 推荐指数:
TrainOptions函数用处如下: options = trainingOptions(solverName) options = trainingOptions(solverNam ...
一、摘要 了解CNN必读的一篇论文,有些东西还是可以了解的。 二、结构 1、 Relu的好处: 1、在训练时间上,比tanh和sigmod快,而且BP的时候求导也很容易 ...
Logistic Regression with a Neural Network mindset Welcome to the first (required) programming exercise of the deep learning specialization. ...
线性模型通过特征间的现行组合来表达“结果-特征集合”之间的对应关系。由于线性模型的表达能力有限,在实践中,只能通过增加“特征计算”的复杂度来优化模型。比如,在广告CTR预估应用中,除了“标题长度、描述 ...
Deep Neural Network - Application Congratulations! Welcome to the fourth programming exercise of the deep learning specialization. You ...
前面Andrew Ng的讲义基本看完了。Andrew讲的真是通俗易懂,只是不过瘾啊,讲的太少了。趁着看完那章convolution and pooling, 自己又去翻了翻CNN的相关东西。 当时看 ...
深度学习其实就是有更多隐层的神经网络,可以学习到更复杂的特征。得益于数据量的急剧增多和计算能力的提升,神经网络重新得到了人们的关注。 1. 符号说明 2. 激活函数 为 ...
--------------------------------------------------中文翻译--------- ...