原文:【學習筆記】深度學習 demo2 二次函數回歸

在本demo中,我們使用的二次函數為 begin aligned f x amp left x right left x right rand amp x x rand end aligned 其中 rand 表示一個滿足標准正態分布 N left , right 的隨機數 平均值為 ,方差為 基於Parameter手動構建 我們可以嘗試用類似的方式,從參數 Parameter 開始構建一個二次函 ...

2020-04-16 13:23 0 574 推薦指數:

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筆記】機器學習 - 李宏毅 - 11 - Keras Demo2 & Fizz Buzz

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家樂的深度學習筆記「3」 - 線性回歸

目錄 線性回歸 基本要素 模型 模型訓練 訓練數據 損失函數 優化算法 模型預測 表示方法 神經網絡圖 矢量計算表達式 ...

Fri Mar 27 03:29:00 CST 2020 0 595
家樂的深度學習筆記「4」 - softmax回歸

目錄 softmax回歸 分類問題 softmax回歸模型 softmax運算 矢量表達式 單樣本分類的矢量計算表達式 小批量樣本分類的矢量計算表達式 ...

Tue Mar 31 08:33:00 CST 2020 0 957
CAD二次開發 學習筆記(1)

CAD二次開發 學習筆記(1) 總結一張關系圖 合並兩個選擇集,並改變所有對象的顏色 /// <summary> /// 合並兩選擇的選擇集,並將所有選擇對象改變顏色 /// </summary> ...

Sat Apr 23 08:59:00 CST 2022 0 946
學習筆記83—[深度學習]回歸(Support Vector Regression)

SVM分類,就是找到一個平面,讓兩個分類集合的支持向量或者所有的數據(LSSVM)離分類平面最遠; SVR回歸,就是找到一個回歸平面,讓一個集合的所有數據到該平面的距離最近。 SVR是支持向量回歸(support vector regression)的英文縮寫,是支持向量機(SVM)的重要 ...

Thu Jun 20 17:58:00 CST 2019 0 1177
深度學習之softmax回歸

前言 以下內容是個人學習之后的感悟,轉載請注明出處~ softmax回歸   首先,我們看一下sigmod激活函數,如下圖,它經常用於邏輯回歸,將一個real value映射到(0,1)的區間(當然也可以是 (-1,1)),這樣可以用來做二分 ...

Fri Sep 15 03:34:00 CST 2017 0 4177
學習筆記】Pytorch深度學習—損失函數

前面學習了如何構建模型、模型初始化,本章學習損失函數。本章從3個方面學習,(1)損失函數的概念以及作用;(2)學習交叉熵損失函數;(3)學習其他損失函數NLL、BCE、BCEWithLogits Loss 損失函數概念 損失函數:衡量模型輸出與真實標簽的差異。 圖 ...

Sun Aug 09 18:19:00 CST 2020 0 541
 
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