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吴恩达深度学习笔记 course2 week3 测验
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2023年4月10日
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神经网络与深度学习[邱锡鹏] 第二章习题解析
视角1：一般平方损失函数的公式如下图所示： h表示的是你的预测结果，y表示对应的标签，J就可以理解为用二范数的方式将预测和标签的差距表示出来，模型学习的过程就是优化权重参数，使得J达到近似最小值。理论上这个损失函数是很有效果的，但是在实践中却又些问题。它这个h是激活函数激活后的结果，激活函数通常是非线性函数，例如sigmoid之类的，这就使得这个J的曲线变得…
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PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
摘要 点云是一种重要的几何数据结构类型。由于其不规则的格式，大多数研究人员将此类数据转化为常规的三维体素网格或图像集合。然而，这使数据变得不必要的庞大，并导致问题。在本文中，我们设计了一种新型的直接处理点云的神经网络，它很好地考虑了点在输入中的排列不变性。我们的网络名为PointNet，为从目标分类、部分分割到场景语义分析等应用提供了一个统一的架构。虽然简单…
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深度学习之TensorFlow（一）——基本使用
一、目前主流的深度学习框架Caffe, TensorFlow, MXNet, Torch, Theano比较 库名称 开发语言 速度 灵活性 文档 适合模型 平台 上手难易 Caffe c++/cuda 快 一般 全面 CNN 所有系统 中等 TensorFlow c++/cuda/Python 中等 好 中等 CNN/RNN Linux, OSX 难 MX…
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深度学习之四大经典CNN技术浅析
《TensorFlow实战》作者黄文坚做客【硬创公开课】，为我们讲解了关于四大经典CNN网络：AlexNet、VGGNet、Google Inception Net和ResNet的基本原理。本次公开课内容主要节选自作者《TensorFlow实战》第6章，关于这四大CNN网络实现方式可参考作者新书《TensorFlow实战》，其中有这几种网络的详细实现步骤。 …
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深度学习基础-优化算法详解
所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，网络参数初始化决定模型是否收敛，而优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。 前言 所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，如果说网络参数初始化（模型迭代的初始点）能够决定模型是否收敛，…
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【公开课】李沐大佬：深度学习论文精读
李沐老师是我比较敬佩的深度学习“大神”，之前我在公众号推荐过他的两篇文章。 李沐大神新作：用梯度下降来优化人生 亚马逊首席科学家李沐博士：工作五年反思 也推荐过他的著作：全球175所大学教材：《动手学深度学习》（中文版下载） 可能还有同学不知道李沐，这里简单介绍一下他的履历。 他是硅谷华人技术人才，深度学习框架MXNet作者之一，也是《动手学深度学习》作者之…
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