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TLDR (or the take-away) Weight Initialization matters!!! 深度学习中的weight initialization对模型收敛速度和模型质量有重要影响！ 在ReLU activation function中推荐使用Xavier Initialization的变种，暂且称之为He Initialization…
版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com 前面几篇文章介绍了MINIST，对这种简单图片的识别，LeNet-5可以达到99%的识别率。 CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集，比MINIST更复杂，而且是RGB彩色图片。 看看较简单的LeNet-5可以达到多少准确率。网络结构基本和前面M…
计算图的使用 import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,2.0],name=”a”) b = tf.constant([2.0,3.0],name=”b”) result=a+b print(a.graph is tf.get_default_graph()) import tensorflow as tf g…
激活函数 1.Sigmoid激活函数：sigmoid将实值输出压缩在[0,1]范围内，最后输出的结果的平均值更趋近于0.5 （1）sigmoid函数饱和使梯度消失(sigmoidsaturate and kill gradients)。我们从导函数中可以看出sigmoid的导数都是小于0.25的，那么在进行反响传播的时候，梯度相乘结果会慢慢的趋近于0。这样，…
一、硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡（12G） 二、软件环境 搜狗输入法 下载地址 显卡驱动：LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56) 下载地址 CUDA：Cuda9.0 下载地址 CUDNN：cuDNN v7.5.0 …
一、人工智能–在机器实现智能 人工智能（Artificial intelligence）简称AI。是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的计算机学科。通俗的来说，人工智能就是要研究如何使机器具有能听、能说、能看、会写、能思考、会学习、能适应环境变化、能解决面临的各种实际问题等功能的一门学科。人工智能即是用…
【动手学深度学习】李沐——所有章节的学习记录，包括代码的解释及个人见解。 线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transf…
参考文献： 特征提取： 在深度学习中，下层携带的信息量会大于上层的信息量。最下层被认为是基。譬如高维空间中，总有一组完备基。任何一个向量都可以通过完备基线性表示。这是，经过多层表示，后面的各个向量组成的矩阵的秩小于等于其下一层个向量组成矩阵的秩当然，我们这里一开始引入时，也认为任何一幅图可以表示为400张图的线性组合。 但实际深度学习中的层还有一…
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