基本開發步驟 准備數據 模型搭建 正向模型搭建 反向模型搭建 迭代訓練模型 訓練模型 訓練模型可視化 使用模型 代碼 運行結果 結語 最后cost(生成值和真實值的平方差)一直在 ...
從今天起,我會在這里記錄一下學習深度學習所留下的足跡,目的也很簡單,手頭有近 w個已經標記好正確值得驗證碼,想要從頭訓練出一個可以使用的模型, 雖然我也知道網上的相關模型和demo很多,但是還是非常希望自己可以親手搞一個能用的出來,學習書籍主要是:李金洪老師的 深度學習之Tensorflow 入門 原理與進階實戰 。 另外,在我將驗證碼識別模型訓練出來后也會將源代碼 模型,以及近 w個驗證碼完全 ...
2019-09-23 23:02 0 384 推薦指數:
基本開發步驟 准備數據 模型搭建 正向模型搭建 反向模型搭建 迭代訓練模型 訓練模型 訓練模型可視化 使用模型 代碼 運行結果 結語 最后cost(生成值和真實值的平方差)一直在 ...
話不多說,直接上代碼 ...
三、高斯牛頓法(Gauss-Newton),列文伯格-馬奎爾特法(Levenberg-Marquardt) 下面是離散數據樣本集的最小化函數,高斯牛頓算法就是通過迭代發現以下此函數的最小值: 依據高斯牛頓算法,對於直線函數,β為自變量參數矩陣[a,b]: δ為自變量 ...
Practical Aspects of Learning 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 官方教程地址 視頻/字幕下載 課程目標:學習簡單的數據 ...
05插值和擬合 1.一維插值 (1) 機床加工零件,試用分段線性和三次樣條兩種插值方法計算。並求x=0處的曲線斜率和13<=x<=15范圍內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 ...
深度學習 (DeepLearning) 基礎 [4]---欠擬合、過擬合與正則化 Introduce 在上一篇“深度學習 (DeepLearning) 基礎 [3]---梯度下降法”中我們介紹了梯度下降的主要思想以及優化算法。本文將繼續學習深度學習的基礎知識,主要涉及: 欠擬合 ...
1 什么是邏輯回歸 1.1邏輯回歸與線性回歸的區別: 線性回歸預測的是一個連續的值,不論是單變量還是多變量(比如多層感知器),他都返回的是一個連續的值,放在圖中就是條連續的曲線,他常用來表示的數學方法是Y=aX+b; 與之相對的,邏輯回歸給出的值並不是連續的,而是 類似於 ...
注:本系列所有博客將持續更新並發布在github上,您可以通過github下載本系列所有文章筆記文件 1 引言 邏輯不邏輯,回歸非回歸。 回想當年初次學習邏輯回歸算法時,看到”邏輯回歸“這個名字,第一感覺是這是一個與線性回歸類似的回歸類別的算法,只不過這個算法突出”邏輯“,或者與某個以”邏輯 ...