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    TensorFlow从头迈步W7.2-递归RNN

    卷积神经网络:图片之间是没有关系的 递归神经网络:语音文字不能单独分析,需要连起来分析,这一次的输入是上一次的输出

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    TensorFlow从头迈步W6.2-卷积核

    多个卷积核的作用卷积核就是滤波器,经过卷积操作会得到不同的特征图。对不同的特征进行采样。

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    TensorFlow从头迈步W4.2-Dropout与增加多隐藏层

    增加隐藏层的方法 1.复制粘贴第一个隐藏层 2.更改每一个隐藏层的矩阵为度,行是前一层神经元个数,列是本层神经元个数 3.如果有Dropout操作,则在每一层的输出层需要对神...

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    TensorFlow从头迈步W4.1如何搭配激活函数和loss代价函数

    看loss代价函数求导=f(激活函数求导),确定loss函数变化速度与激活函数的变化速度什么正反比关系,能否满足激活函数越接近结果值(1/0)时loss代价函数变化越慢---...

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    梯度的概念

    函数变化率、梯度、方向导数 1.损失函数需要越变越小 2.损失函数在某一个方向的的方向导数越大,在这一个方向的变化率越大 3.损失函数在沿着梯度方向的方向导数最大,即沿着梯度...

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    TensorFlow从头迈步W3.1--神经网络线性回归(附实例Demo)

    1.Tensorflow的使用:先罗列,后操作 2.关于权重矩阵: a.定义每一层,就是定义 “这一层->这一层的前一层” 之间的“实线” b.定义这条连线就是定...

个人介绍
烟酒僧@SCNU. CS. YZK