(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. 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 ...

  2. 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 ...

  3. 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 : ...

  4. 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 ...

  5. 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 ...

  6. 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 ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 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 ...

  10. 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 ...