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 ...
嗶哩嗶哩有帶讀https: www.bilibili.com video BV AJ i US spm id from . .videocard. 第二章 最優化損失函數 量 連續值預測問題是非常常見的,比如股價的走勢預測 天氣預報中溫 度和濕度等的預測 年齡的預測 交通流量的預測等。對於預測值是連續的實數范圍,或 者屬於某一段連續的實數區間,我們把這種問題稱為回歸 Regression 問題。 ...
2020-03-25 22:40 0 810 推薦指數:
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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 ...
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 ...
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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 ...
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 ...
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 ...