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理解圖像的卷積

轉自:https://www.zhihu.com/question/22298352 從數學上講,卷積就是一種運算。 某種運算,能被定義出來,至少有以下特征: 首先是抽象的、符號化的 ...

Thu Jul 04 23:25:00 CST 2019 1 49290
學習率(Learning rate)的理解以及如何調整學習率

1. 什么是學習率(Learning rate)?   學習率(Learning rate)作為監督學習以及深度學習中重要的超參,其決定着目標函數能否收斂到局部最小值以及何時收斂到最小值。合適的學習 ...

Tue Aug 14 05:49:00 CST 2018 0 61653
使用清華開源鏡像安裝tensorflow

安裝tensorflow時,如果使用直接安裝速度相對較慢,采取清華大學的鏡像會提高速度。GPU版本安裝方法:pip install tensorflow-gpu==1.8 -i https://pyp ...

Sun Apr 21 23:44:00 CST 2019 0 35471
Deep learning:四十一(Dropout簡單理解)

  前言   訓練神經網絡模型時,如果訓練樣本較少,為了防止模型過擬合,Dropout可以作為一種trikc供選擇。Dropout是hintion最近2年提出的,源於其文章Improving ...

Thu Aug 15 03:14:00 CST 2013 20 149511
Deep learning:五十一(CNN的反向求導及練習)

  前言:   CNN作為DL中最成功的模型之一,有必要對其更進一步研究它。雖然在前面的博文Stacked CNN簡單介紹中有大概介紹過CNN的使用,不過那是有個前提的:CNN中的參 ...

Wed Dec 11 07:36:00 CST 2013 49 135057
自然語言處理中的語言模型預訓練方法(ELMo、GPT和BERT)

自然語言處理中的語言模型預訓練方法(ELMo、GPT和BERT) 最近,在自然語言處理(NLP)領域中,使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務上都獲得了不錯的提升,廣泛受到了各界的關注。就此,我將 ...

Sun Oct 21 18:59:00 CST 2018 18 37251
Tensorflow之MNIST解析

要說2017年什么技術最火爆,無疑是google領銜的深度學習開源框架Tensorflow。本文簡述一下深度學習的入門例子MNIST。 深度學習簡單介紹 首先要簡單區別幾個概念:人工智能,機器學習 ...

Sun Sep 03 17:42:00 CST 2017 10 57483

 
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