1. 簡介 2. 計算過程 3. 權重偏置更新公式推導 4. BP神經網絡優劣勢 1. 簡介 BP(back propagation)神經網絡是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學家提出的概念,是一種 ...
在基於DNN HMM的語音識別中,DNN的作用跟GMM是一樣的,即它是取代GMM的,具體作用是算特征值對每個三音素狀態的概率,算出來哪個最大這個特征值就對應哪個狀態。只不過以前是用GMM算的,現在用DNN算了。這是典型的多分類問題,所以輸出層用的激活函數是softmax,損失函數用的是cross entropy 交叉熵 。不用均方差做損失函數的原因是在分類問題上它是非凸函數,不能保證全局最優解 只 ...
2019-11-05 08:16 0 596 推薦指數:
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先來回顧一下梯度下降法的參數更新公式: (其中,α是學習速率,是梯度) 這個公式是怎么來的呢?下面進行推導: 首先,如果一個函數 n 階可導,那么我們可以用多項式仿造一個相似的函數,這就是泰勒展開式。其在a點處的表達式如下: 可以看出,隨着式子的展開,這個展 ...
做web自動化,之前我們已經將環境搭建好了,現在的話總結下怎么定位元素的 最基本的元素定位是有6種: 以上這6中方式一般在做web自動化項目的時候我們用的還是比較少的,常用的還是xpath和css,css目前我沒有去研究學習,這里我總結下xpath是怎么用的吧 在瀏覽器重一般 ...
第一頁紙定義了損失函數的樣子, theta, X 和 y 的 shape, 以及最終的損失函數向量表現形式. 第二頁紙抄上了幾個要用到的矩陣求導公式,以及推導過程和結果. 要說明的是:推導結果與theta, X 和 y 的 shape有直接關系.也就是說可能和某教材,某大牛教學視頻的結論外貌 ...
該案例主要目的是為了熟悉Keras基本用法,以及了解DNN基本流程。 示例代碼: 訓練結果為: 繼續在測試集上評估模型。 運行結果為: 為了了解模型預測錯誤原因,可查看預測錯誤的圖片。 運行結果為: ...
MNIST手寫數字集 MNIST是一個由美國由美國郵政系統開發的手寫數字識別數據集。手寫內容是0~9,一共有60000個圖片樣本,我們可以到MNIST官網免費下載,總共4個.gz后綴的壓縮文件,該文件是二進制內容。 文件名 大小 用途 ...
最近由於項目需要用到caffe,學習了下caffe的用法,在使用過程中也是遇到了些問題,通過上網搜索和問老師的方法解決了,在此記錄下過程,方便以后查看,也希望能為和我一樣的新手們提供幫助。 順帶附上老師寫的教程 安裝Caffe並運行Mnist例程 我主要參考了這篇教程: Mac極簡安裝 ...
首先是模型參數和網絡結構的保存 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist ...