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Part 2： Logistic Regression with a Neural Network mindset 你將學到： -建立學習算法的一般架構 -初始化參數 -計算損失函數和它的梯度 -使用優化算法（梯度下降）

2020-07-05 07:24:31

kernel-filter 卷積核=過濾器濾波器卷積運算 nxn * fxf = (n-f+1)x(n-f+1) 卷積運算結果取決於kernel在原圖中有幾個位置缺點 1.每做一次卷積運算，你的image會變小，最終

2020-07-05 07:24:31

線性表：相同特性的數據元素的一個有限序列。線性表的長度：n 序列中所含元素個數空表：不包含任何元素前驅：ai-1是ai的前驅後繼：ai+1是ai的後繼表頭元素：a1 表尾元素：an 線性表元素之間一對一的線

2020-07-05 07:24:31

改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化 1.訓練、驗證、測試對於一個dataset，我們通常將其劃分爲訓練集、驗證集、測試集訓練集（train set）:用訓練集對算法或者模型進行訓練驗證集（developmen

2020-07-05 07:24:31

（1）if語句 if(布爾表達式) { //如果布爾表達式爲true將執行的語句 } 如果布爾表達式的值爲 true，則執行 if 語句中的代碼塊，否則執行 if 語句塊後面的代碼。（2）if…else語句 if(布爾表達式){

2020-07-05 07:24:21

System.out.println() System.out.println("hello world"); System.out.println("世界你好"); System.out.println("我今年"+

2020-07-05 07:24:21

循環（1）while循環 while( 布爾表達式 ) { //循環內容 } （2）do while循環 do { //代碼語句 }while(布爾表達式); 對於 while 語句而言，如果不滿足條件，則不能進入循環。但有時候

2020-07-05 07:24:21

1.申請的內存所在位置 new操作符從自由存儲區（free store）上爲對象動態分配內存空間，而malloc函數從堆上動態分配空間。自由存儲區是C++基於new操作符的一個抽象概念，凡是通過new操作符進行內存申請，該內存即

2020-02-21 06:05:23

多邊形的掃描轉換和區域填充是怎麼樣在離散的像素集上表示一個連續的二維圖形多邊形有兩種重要的表示方法：頂點法和點陣法頂點表示是用多邊形的頂點序列構成。優點：這種表示直觀、幾何意義強、佔內存少、易於幾何變換。缺點：它

2020-02-21 06:05:23

1.超參數調試處理在機器學習領域，超參數比較少的情況下，我們之前利用設置網格點的方式來調試超參數；但在深度學習領域，超參數較多的情況下，不是設置規則的網格點，而是隨機選擇點進行調試。這樣做是因爲在我們處理問題的時候，是無法知

2020-02-21 06:05:23

基礎 NumPy 的主要對象是同種元素的多維數組。這是一個所有的元素都是一種類型、通過一個正整數元組索引的元素表格(通常是元素是數字)。在 NumPy 中維度(dimensions)叫做軸(axes)，軸的個數叫做秩(r

2020-02-21 06:05:22

第一個DirectX程序 1.創建工程 2.建立窗口程序 3.初始化DirectX 4.怎樣清除屏幕 5.怎樣顯示場景一、創建工程 1.創建工程：C++建立項目 2.添加窗體代碼：main函數在工程中創建好ma

2020-02-21 06:05:22

優化算法 1.Mini-batch梯度下降法對整個訓練集進行梯度下降法的時候，我們必須處理整個訓練數據集，然後才能進行一步梯度下降，即每一步梯度下降需要對整個訓練集進行一次處理，如果訓練數據很大時，處理速度就會非常慢。但是如

2020-02-21 06:05:22

一：刪除順序表中所有值爲x的數據元素要求：時間複雜度爲O(n)、空間複雜度爲O（1）若用基本運算實現 void delnode1(Sqlist *&L,ElemType x) { int i; E

2020-02-21 06:05:11

tools-封裝器封裝常用函數全連接層需要拉直 softmax label需要進行one hot 重新編碼再輸入文件做點贊收藏分享文章舉報魂小貓發佈

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