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    深度学习中神经网络的几种初始化权重方法

    在深度学习中,神经网络的权重初始化方法对(weight initialization)对模型的收敛速度和性能有着至关重要的影响。说白了,神经网络...

  • 深度学习中的优化问题

    1. 文章 An overview of gradient descent optimization algorithms 2. 概要 梯度优化...

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    交叉熵损失函数

    交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函...

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    序列模型

    第一周 循环序列模型 目前还是使用one-hot的方法来做~ 为什么不适用标准的神经网络呢?原因有以下几点: 它不仅根据现在的输入决定输出,而且...

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    卷积神经网络

    一个还不错的入门教程:https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6790245.html 计算机视觉上应用的多点,但这种...

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    结构化机器学习项目

    机器学习策略(一) 这节主要讲深度学习中的一些策略,或许可以帮助我们少走一些弯路(比如你寻找了很久的数据,但其实是算法本身出了问题。) 正交化:...

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    改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化

    第一周 深度学习的实用层面 一般训练集和测试集比例是 7:3 or 6:2:2,但是在大数据时代(数据超过百万)我们可以将测试集和交叉验证集的比...

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    之前学习了强化学习的一些内容以及推荐系统的一些内容,二者能否联系起来呢!今天阅读了一篇论文,题目叫《DRN: A Deep Reinforcem...