要求:实现任意层数的NN。 每一层结构包含: 1、前向传播和反向传播函数;2、每一层计算的相关数值 cell 1 依旧是显示的初始设置 cell 2 读取cifar数 ...
有句话叫 懂得了很多道理,依然过不好这一生。 用在这道题里很合适 懂得了每个过程的原理,依然写不好这代码。 但抄完之后还是颇有收获的。 完成放射变换前向传播,f wx b Testing affine forward function: difference: . e 完成放射变换后向传播 Testing affine backward function: dx error: . e dw err ...
2018-12-28 11:32 0 1156 推荐指数:
要求:实现任意层数的NN。 每一层结构包含: 1、前向传播和反向传播函数;2、每一层计算的相关数值 cell 1 依旧是显示的初始设置 cell 2 读取cifar数 ...
终于来到了卷积网络 首先完成最基本的前向传播: Testing conv_forward_naive difference: 2.2121476417505994e-08 一个有趣的测试,通 ...
batch normlization see Sergey Ioffe and Christian Szegedy, "Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate ...
CS231N Assignment2 Support Vector Machine Begin 本文主要介绍CS231N系列课程的第一项作业,写一个SVM无监督学习训练模型。 课程主页:网易云课堂CS231N系列课程 语言:Python3.6 1线形分类器 ...
网络设置: 两层的神经网络,第一层激活函数为Relu,第二层用softmax输出分类概率。使用随机梯度下降来训练。 neural_net.py 超参数的优化: ...
Part I: Preparation 略 Part II:Barebone TensorFlow 首先实现一个flatten函数: 完成一个两层的全连接网络并测试: 完成一个3层的 ...
Saliency Maps 一张saliency map告诉了我们在图片中的每个像素点对于这张图片最后的预测得分的影响程度。为了计算它,我们要计算正确的那个类的未归一化的打分对于图片中每个像素点的梯 ...