在上一篇博客《TensorFlow之DNN（一）：构建“裸机版”全连接神经网络》 中，我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型，没有运用加速技巧（小批量梯度下降不算哦）和正则化方 ...

学卷积神经网络的理论的时候，我觉得自己看懂了，可是到了用代码来搭建一个卷积神经网络时，我发现自己有太多模糊的地方。这次还是基于MINIST数据集搭建一个卷积神经网络，首先给出一个基本的模型，然后再用B ...

Wide Residual Networks (WRNs)是2016年被提出的基于扩展通道数学习机制的卷积神经网络。对深度卷积神经网络有了解的应该知道随着网络越深性能越好，但是训练深度卷积神经网络存在 ...

停更博客好长一段时间了，其实并不是没写了，而是转而做笔记了，但是发现做笔记其实印象无法更深刻，因此决定继续以写博客来记录或者复习巩固所学的知识，与此同时跟大家分享下自己对深度学习或者机器学习相关的知识 ...

在机器学习领域中，有一个重要的假设：独立同分布假设，也就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，否则在训练集上学习到的模型在测试集上的表现会比较差。而在深层神经网络的训练中，当中间神经层的前一层参数 ...

batch normalization学习理解笔记 最近在Andrew Ng课程中学到了Batch Normalization相关内容,通过查阅资料和原始paper,基本上弄懂了一些算法的细节部分, ...