Angular的方法不在于多,在于是否能够用得着。下面会详细讲解angular中的一些方法。 如果原生的JS写在head里经常用到 window.onload ,意思是页面加载完成后执行,在angular中有不同的写法 ---- angular.element(document ...
. 梯度下降,tf.train.GradientDescentOptimizer . ,梯度下降的问题在与不一定能获得全局最优解,并且因为要在所有数据上最小化损失,所以损失函数是在所有训练数据上的损失和,所以在大数据情况下,需要的时间相当长。 .随机梯度下降,随机梯度下降优化的不是全部数据上的损失函数,在每一轮迭代中,都随机选择一条训练数据进行优化,这样训练时间大大减小,但是由于某一条数据上的全 ...
2018-01-09 21:52 0 1067 推荐指数:
Angular的方法不在于多,在于是否能够用得着。下面会详细讲解angular中的一些方法。 如果原生的JS写在head里经常用到 window.onload ,意思是页面加载完成后执行,在angular中有不同的写法 ---- angular.element(document ...
关键词:rm 删除 反向 参考: http://blog.sina.com.cn/s/blog_67e34ceb01014930.html http://bbs.csdn.net/topics/390077765 http://www.douban.com/group/topic ...
1. tf.constant(list/array) , tf.convert_to_tensor(list/array) 2. tf.ones(shape) tf.zeros(shape) ...
Tensorflow–卷积的梯度反向传播 一.valid卷积的梯度 我们分两种不同的情况讨论valid卷积的梯度:第一种情况,在已知卷积核的情况下,对未知张量求导(即对张量中每一个变量求导);第二种情况,在已知张量的情况下,对未知卷积核求导(即对卷积核中每一个变量求导) 1. ...
这里将讲解tensorflow是如何通过计算图来更新变量和最小化损失函数来反向传播误差的;这步将通过声明优化函数来实现。一旦声明好优化函数,tensorflow将通过它在所有的计算图中解决反向传播的项。当我们传入数据,最小化损失函数,tensorflow会在计算图中根据状态相应的调节变量 ...
作者:杜客 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21407711 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Backprop Note,课程教师 ...
TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据。 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据。 预加载数据: 在TensorFlow图中 ...
什么是反向传播 作者:韩小雨 类别:①反向传播算法 ②反向传播模型 反向传播算法(英:Backpropagation algorithm,简称:BP算法) 算法简介:是一种监督学习算法,常被用来训练多层感知机。 于1974年,Paul Werbos[1]首次给出了如何训练一般网络的学习 ...