Google Deep Learning Notes Google 深度學習筆記 由於谷歌機器學習教程更新太慢,所以一邊學習Deep Learning教程,經常總結是個好習慣,筆記目錄奉上。 Github工程地址:https://github.com/ahangchen ...
Logistic Classification Github工程地址:https: github.com ahangchen GDLnotes 歡迎star,有問題可以到Issue區討論 官方教程地址 視頻 字幕下載 About simple but important classifier Train your first simple model entirely end to end 下載 ...
2016-05-10 13:33 0 1705 推薦指數:
Google Deep Learning Notes Google 深度學習筆記 由於谷歌機器學習教程更新太慢,所以一邊學習Deep Learning教程,經常總結是個好習慣,筆記目錄奉上。 Github工程地址:https://github.com/ahangchen ...
1、 logistic回歸與一般線性回歸模型的區別: (1) 線性回歸的結果變量 與因變量或者反應變量與自變量之間的關系假設是線性的,而logistic回歸中 兩者之間的關系是非線性的; (2) 前提假設不同,在線性回歸中,通常假設,對於自變量x的某個值,因變量Y的觀測值服從 ...
1.損失函數---------經典損失函數--------交叉熵:交叉熵刻畫了兩個概率分布之間的距離,它是分類問題中使用比較廣的一種損失函數。通過q來表示p的交叉熵為: Softmax將神 ...
本系列為Tensorflow實戰Google深度學習框架知識筆記,僅為博主看書過程中覺得較為重要的知識點,簡單摘要下來,內容較為零散,請見諒。 2017-11-06 [第五章] MNIST數字識別問題 1. MNIST數據處理 為了方便使用,Tensorflow提供 ...
本系列筆記記錄了學習TensorFlow2的過程,主要依據 https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book 進行學習 首先需要明確TensorFlow 是一個面向於深度學習算法的科學計算庫,內部數據保存 ...
本篇筆記包含張量的合並與分割,范數統計,張量填充,限幅等操作。 1.合並與分割 合並 張量的合並可以使用拼接(Concatenate)和堆疊(Stack)操作實現,拼接並不會產生新的維度,而堆疊會創建新維度。選擇使用拼接還是堆疊操作來合並張量,取決於具體的場景是否需要創建新維度。 拼接 ...
轉載請注明作者:夢里風林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 歡迎star,有問題可以到Issue區討論 官方教程: https://www.tensorflow.org/versions/master/how_tos ...