TrainOptions函數用處如下: options = trainingOptions(solverName) options = trainingOptions(solverNam ...
一 實例主要功能 通過使用合成的 個數字圖片,圖片均為 像素大小,訓練出一個可以識別字符的神經網絡。 二 實例的主要思路 .以為計划將圖像像素向量當做圖像的特征向量所以特征變量個數會比較多,要通過訓練兩層autoencoder,來降低圖像特征變量的個數 第一層autoencoder是吧 個變量投影到 個變量,第二層是把 個變量投影到 個變量。 .訓練第三層SoftmaxLayer SoftmaxL ...
2017-03-22 15:06 0 1428 推薦指數:
TrainOptions函數用處如下: options = trainingOptions(solverName) options = trainingOptions(solverNam ...
一、摘要 了解CNN必讀的一篇論文,有些東西還是可以了解的。 二、結構 1、 Relu的好處: 1、在訓練時間上,比tanh和sigmod快,而且BP的時候求導也很容易 ...
Logistic Regression with a Neural Network mindset Welcome to the first (required) programming exercise of the deep learning specialization. ...
線性模型通過特征間的現行組合來表達“結果-特征集合”之間的對應關系。由於線性模型的表達能力有限,在實踐中,只能通過增加“特征計算”的復雜度來優化模型。比如,在廣告CTR預估應用中,除了“標題長度、描述 ...
Deep Neural Network - Application Congratulations! Welcome to the fourth programming exercise of the deep learning specialization. You ...
前面Andrew Ng的講義基本看完了。Andrew講的真是通俗易懂,只是不過癮啊,講的太少了。趁着看完那章convolution and pooling, 自己又去翻了翻CNN的相關東西。 當時看 ...
深度學習其實就是有更多隱層的神經網絡,可以學習到更復雜的特征。得益於數據量的急劇增多和計算能力的提升,神經網絡重新得到了人們的關注。 1. 符號說明 2. 激活函數 為 ...
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