会飞的鱼

2020
Godam

首页 » 关于 深度学习 的文章共有5条
人工智能

深度学习入门--第4章 神经网络的学习

果果 阅读(36)评论(0)

从数据中学习在机器学习中,人们寻找出特征量,使用特征量将图像数据转换为向量,然后对转换后的向量使用机器学习中的SVM、KNN等分类器进行学习。而神经网络直接学习图像本身,图像中的特征量也都是由机器来学习的。机器学习中,一般将数据分为训练数据和测试数据两部分进行学习和实验,为什么将数据分为这两部分呢?因为我们追求的是数据的泛化能力,另外训练数据也称为监督数据。...

人工智能

深度学习入门--第5章 误差反向传播法

果果 阅读(40)评论(0)

导论通过计算图的方法,每一个步骤只需要关心自己这一步的任务即可,数据来了就处理,而无需考虑其它部分。正向和反向顾名思义,不过反向传播的是导数,反应的数据影响度的大小。 简单层的实现这里,我们把要实现的计算图的乘法结点称为“乘法层”,加法结点称为“加法层”。这里所说的“层”是神经网络中功能的单位。 乘法层的实现forward()对应正向传播,backwar...

人工智能

深度学习入门--手写数字识别

果果 阅读(45)评论(0)

本篇博文用到的数据集以及源代码:链接:https://pan.baidu.com/s/1lsvb89TJVK2QMZwANCDbTw 加载数据load_mnist函数以“(训练图像,训练标签),(测试图像,测试标签)”的形式返回读入的MNIST数据。此外,还可以像load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_ho...

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