要求:實現任意層數的NN。 每一層結構包含: 1、前向傳播和反向傳播函數;2、每一層計算的相關數值 cell 1 依舊是顯示的初始設置 cell 2 讀取cifar數 ...
有句話叫 懂得了很多道理,依然過不好這一生。 用在這道題里很合適 懂得了每個過程的原理,依然寫不好這代碼。 但抄完之后還是頗有收獲的。 完成放射變換前向傳播,f wx b Testing affine forward function: difference: . e 完成放射變換后向傳播 Testing affine backward function: dx error: . e dw err ...
2018-12-28 11:32 0 1156 推薦指數:
要求:實現任意層數的NN。 每一層結構包含: 1、前向傳播和反向傳播函數;2、每一層計算的相關數值 cell 1 依舊是顯示的初始設置 cell 2 讀取cifar數 ...
終於來到了卷積網絡 首先完成最基本的前向傳播: Testing conv_forward_naive difference: 2.2121476417505994e-08 一個有趣的測試,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 本文主要介紹CS231N系列課程的第一項作業,寫一個SVM無監督學習訓練模型。 課程主頁:網易雲課堂CS231N系列課程 語言:Python3.6 1線形分類器 ...
網絡設置: 兩層的神經網絡,第一層激活函數為Relu,第二層用softmax輸出分類概率。使用隨機梯度下降來訓練。 neural_net.py 超參數的優化: ...
Part I: Preparation 略 Part II:Barebone TensorFlow 首先實現一個flatten函數: 完成一個兩層的全連接網絡並測試: 完成一個3層的 ...
Saliency Maps 一張saliency map告訴了我們在圖片中的每個像素點對於這張圖片最后的預測得分的影響程度。為了計算它,我們要計算正確的那個類的未歸一化的打分對於圖片中每個像素點的梯 ...