cs231n spring 2017 lecture10 Recurrent Neural Networks 听课笔记
(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
- cs231n spring 2017 lecture10 Recurrent Neural Networks
(没太听明白,下次重新听一遍) 1. Recurrent Neural Networks
- 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 ...
- 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) ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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
- selenium python自动化简明演示
1.selenium安装: pip install -U selenium参考:https://pypi.python.org/pypi/selenium#downloads2.下载firefox驱动 ...
- iOS SVN出现的问题,在mac使用Cornerstone中无法提交提交失败处理。。。
问题一: Description : An error occurred while contacting the repository. Suggestion : The server may be ...
- 利用generator自动生成model(实体)、dao(接口)、mapper(映射)
1 在MySQL数据库中创建相应的表 /* Navicat MySQL Data Transfer Source Server : 虚拟机_zeus01 Source Server Version : ...
- 自定义tab吸顶效果一(原理)
PS:问题:什么是吸顶,吸顶有什么作用,吸顶怎么使用? 在很多app商城中,介绍软件的时候就会使用吸顶效果, 吸顶有很多作用,一个最简单粗暴的作用就是,让用户知道此刻在浏览哪个模块,并可以选择另外的模 ...
- Mysql数据库重要知识点(知了堂学习心得)
Mysql数据库知识点 1.管理数据库语句: 使用数据库: use test; 添加数据库: create database 数据库名; create database test; 修改数据库: al ...
- locate 命令详解
locate :http://www.cnblogs.com/peida/archive/2012/11/12/2765750.html 作用:locate命令可以在搜寻数据库时快速找到档案,数据库由 ...
- pycharm2017.3专业版激活注册码
pycharm作为一个不错的python编程的ide很有用处 这里拔出一段专业版的注册码,社区版用起来确实着实让人着急. 2017-12-1921:40:38 EB101IWSWD-eyJsaWNlb ...
- 使用sed,grep 批量修改文件内容
使用sed命令可以进行字符串的批量替换操作,以节省大量的时间及人力: 使用的格式如下: sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstri ...
- python pandas stack和unstack函数
在用pandas进行数据重排时,经常用到stack和unstack两个函数.stack的意思是堆叠,堆积,unstack即"不要堆叠",我对两个函数是这样理解和区分的. 常见的数据 ...
- Python Tkinter模块 Grid(grid)布局管理器参数详解
在使用Tkinter模块编写图像界面时,经常用到pack()和grid()进行布局管理,pack()参数较少,使用方便,是最简单的布局,但是当控件数量较多时,可能需要使用grid()进行布局(不要在同 ...