基本开发步骤 准备数据 模型搭建 正向模型搭建 反向模型搭建 迭代训练模型 训练模型 训练模型可视化 使用模型 代码 运行结果 结语 最后cost(生成值和真实值的平方差)一直在 ...
从今天起,我会在这里记录一下学习深度学习所留下的足迹,目的也很简单,手头有近 w个已经标记好正确值得验证码,想要从头训练出一个可以使用的模型, 虽然我也知道网上的相关模型和demo很多,但是还是非常希望自己可以亲手搞一个能用的出来,学习书籍主要是:李金洪老师的 深度学习之Tensorflow 入门 原理与进阶实战 。 另外,在我将验证码识别模型训练出来后也会将源代码 模型,以及近 w个验证码完全 ...
2019-09-23 23:02 0 384 推荐指数:
基本开发步骤 准备数据 模型搭建 正向模型搭建 反向模型搭建 迭代训练模型 训练模型 训练模型可视化 使用模型 代码 运行结果 结语 最后cost(生成值和真实值的平方差)一直在 ...
话不多说,直接上代码 ...
三、高斯牛顿法(Gauss-Newton),列文伯格-马奎尔特法(Levenberg-Marquardt) 下面是离散数据样本集的最小化函数,高斯牛顿算法就是通过迭代发现以下此函数的最小值: 依据高斯牛顿算法,对于直线函数,β为自变量参数矩阵[a,b]: δ为自变量 ...
Practical Aspects of Learning 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 官方教程地址 视频/字幕下载 课程目标:学习简单的数据 ...
05插值和拟合 1.一维插值 (1) 机床加工零件,试用分段线性和三次样条两种插值方法计算。并求x=0处的曲线斜率和13<=x<=15范围内y的最小值。 x0=[0 3 5 7 9 11 12 13 14 15]; y0=[0 1.2 1.7 2 2.1 2.0 1.8 ...
深度学习 (DeepLearning) 基础 [4]---欠拟合、过拟合与正则化 Introduce 在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [3]---梯度下降法”中我们介绍了梯度下降的主要思想以及优化算法。本文将继续学习深度学习的基础知识,主要涉及: 欠拟合 ...
1 什么是逻辑回归 1.1逻辑回归与线性回归的区别: 线性回归预测的是一个连续的值,不论是单变量还是多变量(比如多层感知器),他都返回的是一个连续的值,放在图中就是条连续的曲线,他常用来表示的数学方法是Y=aX+b; 与之相对的,逻辑回归给出的值并不是连续的,而是 类似于 ...
注:本系列所有博客将持续更新并发布在github上,您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件 1 引言 逻辑不逻辑,回归非回归。 回想当年初次学习逻辑回归算法时,看到”逻辑回归“这个名字,第一感觉是这是一个与线性回归类似的回归类别的算法,只不过这个算法突出”逻辑“,或者与某个以”逻辑 ...