(没太听明白,下次重新听一遍)

1. Recurrent Neural Networks

cs231n spring 2017 lecture10 Recurrent Neural Networks 听课笔记的更多相关文章

  1. cs231n spring 2017 lecture10 Recurrent Neural Networks

    (没太听明白,下次重新听一遍) 1. Recurrent Neural Networks

  2. cs231n spring 2017 lecture5 Convolutional Neural Networks听课笔记

    1. 之前课程里,一个32*32*3的图像被展成3072*1的向量,左乘大小为10*3072的权重矩阵W,可以得到一个10*1的得分,分别对应10类标签. 在Convolution Layer里,图像 ...

  3. cs231n spring 2017 lecture8 Deep Learning Networks 听课笔记

    1. CPU vs. GPU: CPU核心少(几个),更擅长串行任务.GPU有很多核心(几千个),每一个核都弱,有自己的内存(几个G),很适合并行任务.GPU最典型的应用是矩阵运算. GPU编程:1) ...

  4. cs231n spring 2017 lecture12 Visualizing and Understanding 听课笔记

    这一节课很零碎. 1. 神经网络到底在干嘛? 浅层的是具体的特征(比如边.角.色块等),高层的更抽象,最后的全连接层是把图片编码成一维向量然后和每一类标签作比较.如果直接把图片和标签做像素级的最近领域 ...

  5. cs231n spring 2017 lecture7 Training Neural Networks II 听课笔记

    1. 优化: 1.1 随机梯度下降法(Stochasitc Gradient Decent, SGD)的问题: 1)对于condition number(Hessian矩阵最大和最小的奇异值的比值)很 ...

  6. cs231n spring 2017 lecture6 Training Neural Networks I 听课笔记

    1. 激活函数: 1)Sigmoid,σ(x)=1/(1+e-x).把输出压缩在(0,1)之间.几个问题:(a)x比较大或者比较小(比如10,-10),sigmoid的曲线很平缓,导数为0,在用链式法 ...

  7. cs231n spring 2017 lecture7 Training Neural Networks II

    1. 优化: 1.1 随机梯度下降法(Stochasitc Gradient Decent, SGD)的问题: 1)对于condition number(Hessian矩阵最大和最小的奇异值的比值)很 ...

  8. cs231n spring 2017 lecture6 Training Neural Networks I

    1. 激活函数: 1)Sigmoid,σ(x)=1/(1+e-x).把输出压缩在(0,1)之间.几个问题:(a)x比较大或者比较小(比如10,-10),sigmoid的曲线很平缓,导数为0,在用链式法 ...

  9. cs231n spring 2017 lecture5 Convolutional Neural Networks

    1. 之前课程里,一个32*32*3的图像被展成3072*1的向量,左乘大小为10*3072的权重矩阵W,可以得到一个10*1的得分,分别对应10类标签. 在Convolution Layer里,图像 ...

随机推荐

  1. ArcGIS API for JavaScript 4.2学习笔记[19] 搜索小部件——使用更多数据源

    上一篇中提到,空间搜索小部件是Search这个类的实例化,作为视图的ui属性添加进去后,视图就会出现搜索框了. 这节的主体代码和上篇几乎一致,区别就在上篇提及的sources属性. 先看看结果: 由于 ...

  2. C#又能出来装个B了。一步一步微信跳一跳自动外挂

    PS:语言只是载体.思维逻辑才是王道 前天看见了个python的脚本.于是装python.配置环境变量.装pip.折腾了一上午,最终装逼失败. 于是进入博客园,顶部有篇文章吸引了我 .NET开发一个微 ...

  3. bzoj 3626: [LNOI2014]LCA

    Description 给出一个n个节点的有根树(编号为0到n-1,根节点为0).一个点的深度定义为这个节点到根的距离+1.设dep[i]表示点i的深度,LCA(i,j)表示i与j的最近公共祖先.有q ...

  4. Nodejs进阶:crypto模块中你需要掌握的安全基础

    本文摘录自<Nodejs学习笔记>,更多章节及更新,请访问 github主页地址. 一. 文章概述 互联网时代,网络上的数据量每天都在以惊人的速度增长.同时,各类网络安全问题层出不穷.在信 ...

  5. alias 命令详解

    alias 命令 作用:  设置命令别名,可以将较长的命令进行简化,使用alias 时,用户必须使用单引号将原来的命令引起来,防止特殊字符导致错误. 如要永久生效则将alias 命令存放到bash 的 ...

  6. NumPy学习笔记 一

    NumPy学习笔记 一 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.<数学分 ...

  7. 基于Vue+node.js的个人博客

    前言 作为一个年轻的程序员,而且是作为一个未来的前端工程师,怎么能没有一个属于自己的博客呢,于是乎在暑假咸鱼了一个多月后开始了我的博客的编写. 技术栈 前端 vue.js+scss  因为当时没学vu ...

  8. 微信小程序开发之常见BUG

    1.wx:if 当前版本为1.3.0,正常使用 <view wx:if="{{length > 5}}"> 1 </view> <view wx ...

  9. JavaScript ES6中export及export default的区别

    相信很多人都使用过export.export default.import,然而它们到底有什么区别呢? 在JavaScript ES6中,export与export default均可用于导出常量.函 ...

  10. Linux中创建新用户并赋给指定文件权限

    工作中用到了,写篇日志总结一下. 创建新的用户: 第一种方式: 创建用户: adduser name 创建密码: passwd name(回车后出现修改密码的提示) 该方式创建的用户目录默认在home ...