- 重點掌握基本張量使用及與numpy的區別 - 掌握張量維度操作（拼接、維度擴展、壓縮、轉置、重復……） numpy基本操作: numpy學習4：NumPy基本操作 NumPy 教程 1. Tensorflow Tensorflow一些常用基本概念與函數 ...

目錄 前言 加里·卡斯帕羅夫 vs 深藍（1997年） 李世石 vs Alpha Go（2016年） AlphaGo vs AlphaGo Zero（2017年） 一、什么是深度學習 前饋神經網絡 ...

這記錄一些我剛開始學習所用到的數學 基礎從最基礎的開始 小知識： 　　0 ∈ ｛0 1 ｛0 1｝表示一個集合，里面有0,1兩個元素。所以0屬於這個集合，就用0 ∈ ｛0 1｝表示了。∈代表屬於。｛0 ｝ ∈ ｛0 1｝是錯誤的，一個集合不能屬於另一個集合。反着的E:謂詞邏輯 ...

一般在machine learning意義上，我們常說的feature，是一種對數據的表達。當然，要衡量一種feature是否是合適的表達，要根據數據，應用，ML的模型，方法....很多方面來看 ...

本文轉載自CSDN，作者yeler082，原文鏈接：https://blog.csdn.net/yeler082/article/details/78755095 1 引言 一直在說深度學習框架，最近也在使用tensorflow進行了簡單的實驗，但是對其中關系的理解還是不夠 ...

卷積神經網絡(CNN)張量(圖像)的尺寸和參數計算(深度學習) 分享一些公式計算張量（圖像）的尺寸，以及卷積神經網絡（CNN）中層參數的計算。 以AlexNet網絡為例，以下是該網絡的參數結構圖。 AlexNet網絡的層結構 ...

標量、向量、矩陣、張量之間的聯系 在深度學習中，大家肯定都知道這幾個詞：標量（Scalar），向量（Vector），矩陣（Matrix），張量（Tensor）。但是要是讓我們具體說下他們，可能一下子找不出頭緒。下面介紹一下他們之間的關系： 標量（scalar) ​一個標量 ...

分享一些公式計算張量（圖像）的尺寸，以及卷積神經網絡（CNN）中層參數的計算。 以AlexNet網絡為例，以下是該網絡的參數結構圖。 AlexNet網絡的層結構如下： 1.Input: 圖像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1: 第1層卷積層的核大小 ...