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深度学习（二）overfitting和regularization、dropout
Overfitting 过度拟合(从知乎上看到的) 对于机器来说，在使用学习算法学习数据的特征的时候，样本数据的特征可以分为局部特征和全局特征，...
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深度学习（一） cross-entropy和sofrmaxCross-entropy 神经网络的学习行为和人脑差的很多, 开始学习很慢, 后来逐渐增快 为什么?学习慢 => 偏导数 ∂C/∂w 和 ∂C...
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numpy 数组和矩阵的乘法的理解当为array的时候，默认d*f就是对应元素的乘积，multiply也是对应元素的乘积，dot（d,f）会转化为矩阵的乘积， dot点乘意味着相...
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Numpy.argmax()
numpy.argmax(a, axis=None, out=None) 返回沿轴axis最大值的索引。 Parameters:a : arra...
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Numpy.dot()
numpy.dot(a, b, out=None) 两个数组的点积如果是二维数组则相当于矩阵乘积一维数组则是内积 dot(a, b)[i,j,k...
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深度学习（三）Backpropagation算法过程总结4个公式 首先介绍BP1 BP1：输出层的delta 也就是∂C/∂z根据链接法则，∂C/∂z = ∂C/∂a * ∂a/∂z 注意这个*...