(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. ajaxFileUpload上传文件简单示例

    写在前面: 上传文件的方式有很多,最近在做项目的时候,一开始也试用了利用jquery的插件ajaxFileUpload来上传大文件,下面,用一个上传文件的简单例子,记录下,学习的过程~~~ 还是老样子 ...

  2. iOS 获取当前应用的信息以及用户信息：版本号手机号手机型号

    NSDictionary *infoDictionary = [[NSBundle mainBundle] infoDictionary]; CFShow(infoDictionary); // ap ...

  3. ReactNative 基础学习

    安卓Back键的处理·基本+高级篇 http://bbs.reactnative.cn/topic/480/%E5%AE%89%E5%8D%93back%E9%94%AE%E7%9A%84%E5%A4 ...

  4. iOS tableview和 Collection复用机制

    TableView的重用机制,为了做到显示和数据分离, tableView的实现并且不是为每个数据项创建一个tableCell.而是只创建屏幕可显示最大个数的cell,然后重复使用这些cell,对ce ...

  5. H5+混合移动app应用开发——开篇

    前言 经过2个多月的艰苦奋斗,app的第一个版本已经快完工了,期间遇到了太多的坑,作为一个喜欢分享的人,我当然不会吝啬分享这爬坑历程.不要问我有多坑,我会告诉你很多,很多..... 过去一直从事.ne ...

  6. [Find the last digit when factorial of A divides factorial of B]

    Given two numbers A and B. The task is to compute the last digit of the resulting F, where F= B! / A ...

  7. @Data 注解引出的 lombok 小辣椒

    今天在看代码的时候, 看到了这个注解, 之前都没有见过, 所以就查了下, 发现还是个不错的注解, 可以让代码更加简洁. 这个注解来自于 lombok,lombok 能够减少大量的模板代码,减少了在使用 ...

  8. ConcurrentHashMap 从Java7 到 Java8的改变

    一.关于分段锁 集合框架很大程度减少了java程序员的重复劳动,然而,在Java多线程环境中,以线程安全的方式使用集合类是一个首先考虑的问题. 越来越多的程序员了解到了ConcurrentHashMa ...

  9. K：正则表达式之进阶

    子表达式: 前面所介绍的关于重复匹配的知识,其重复匹配的字符只作用于紧挨着的前一个字符而言,而有时候要将一个集体(姑且用该概念进行称呼)进行重复多遍的进行匹配,则使用前面所介绍的知识,其是无法做到的. ...

  10. window.location.hash 使用说明

    本文给大家详细汇总了关于window.location.hash的知识点,属性以及用法等等,非常的实用,并附上了例子,有需要的小伙伴可以参考下.   location是javascript里边管理地址 ...