原创 #Python# 如何在Windows系統cmd窗口清屏
第一種方法，在命令行窗口輸入： import os i=os.system("cls") 第二種方法，在命令行窗口輸入： import subprocess i=subprocess.call("cls", shell=True)
2020-06-03 23:38:49
原创 2 強化學習——Multi-armed Bandits
The most important feature distinguishing reinforcement learning from other types of learning is that it uses training
2020-06-03 23:38:39
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原创 深度學習入門筆記 Day8/15 誤差反向傳播法（二）
一、如何實現加法層和乘法層 用代碼實現昨天的蘋果、橘子問題。 這裏的layer應該理解爲節點，MulLayer是乘法節點的實現，AddLayer是加法節點的實現。 對於每個節點聲明一個類變量 mul_apple_layer = Mul
2020-06-03 23:38:39
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原创 2.1 A k-armed Bandit Problem
考慮如下問題：有k個不同的選擇（或者說動作）擺在你的面前，你需要不斷重複地選擇其中一個，每次你選擇其中一個之後，會根據你選擇的動作給你一個數值獎勵，這個數值獎勵符合正態分佈。你的目標是在經過一定的次數後，比如1000次後，獲得的期望獎勵之
2020-06-03 23:38:39
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原创 深度學習入門筆記 Day6/15 神經網絡（四）
一、什麼是數值微分 數值微分就是用求導數近似值的方法。 取 或其他較小的數，則函數在x點處的導數等於： 用python等計算機語言實現時，要注意， 並不是越小越好，因爲計算機的存儲空間有限，32位單精度浮點數可表達的數字範圍在-3.4
2020-06-03 23:38:39
原创 Powell算法總結
這是一種最優化算法，可以用於求解多元方程式的解。 1. 預備知識 對於任意一個n維非線性函數，若其至少二階連續可微，則可將其在某一點 處，進行泰勒展開，保留其二階項，寫成： 略去二次以上高階項，並將其寫成如下形式： 若取，則上式變爲
2019-07-09 14:39:42
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原创 TensorFlow入門（一）
1、爲什麼要用TensorFlow？ TensorFlow的作用是讓你從諸如“如何讀入一堆圖片”“如何處理圖像的灰度值”“如何歸一化向量”這樣的細節問題中解脫出來，讓你不用擔心自己的模型中有各種各樣的bug；因此，你可以更關注於建立一個優
2019-06-10 15:21:09
原创 深度學習入門筆記 Day9/15 與學習相關的技巧（一）
一、爲什麼SGD不夠完美 1. 在輸入參數的係數相差較爲巨大的時候，比如： 的時候，由於參數 變化對於y的影響比參數 變化要小得多，那麼在更新參數的時候，對於x1的更新就很不明顯，雖然上式的最小值明顯在 處，但是如果選擇初始值 可能最
2019-06-10 15:21:09
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原创 深度學習入門筆記 Day7/15 誤差反向傳播（一）
辛苦碼了好多字，都不見了，破網速。。。不幹了，撂挑子了。。。 一、什麼是計算圖？ 將計算過程用圖形表示出來。 二、什麼是反向傳播的鏈式法則？ 複合函數求導可以層層求導。 三、如何實現乘法和加法的反向傳播？
2019-06-10 15:21:09
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原创 深度學習入門筆記 Day10/15 與學習相關的技巧（二）
一、如何使用Weight Decay權值衰減或者Dropout技術緩解過擬合？ 過擬合現象是指在訓練集中表現優秀，但是在其他未知的數據集上表現很差的現象。 由於很多過擬合原本就是因爲權重參數取值過大才發生的。Weight Decay權值衰
2019-06-10 15:21:08
原创 深度學習入門筆記 Day2/15 感知機
一、感知機是什麼？ 感知機是一種算法，把多個輸入信號按一定的邏輯關係進行輸出（一個輸出），單層感知機公式如下： 通過調整權重和閾值，可以用來實現各種邏輯電路。 二、如何用單層感知機實現各種邏輯電路？ 比如或門：設置權重和閾值 w1=0.
2019-05-21 14:40:39
原创 深度學習入門筆記 Day3/15 神經網絡（一）
一、什麼是神經網絡，它和多層感知機的區別是什麼？ 神經網絡和多層感知機的結構是類似的，區別有兩點： 1. 多層感知機的偏置b在神經網絡結構裏變成了一個常數輸入1的權重。 2. 感知機的激活函數是階躍函數（在0處不連續），神經網絡則使用的是
2019-05-21 14:40:39
原创 深度學習入門筆記 Day4/15 神經網絡（二）
一、如何使用Numpy數組實現一個權重既定的三層神經網絡的前向傳播？ import numpy as np def identity_function(x): return x def init_network():
2019-05-21 14:40:39
原创 深度學習入門筆記 Day1/15
第一章 Python入門 Day1/15 1.2 Python的安裝 另外安裝了一個Python的IDE：pyCharm 經常使用的兩個外部庫： a. Numpy：用於數值運算 import numpy as np(可以改
2019-05-21 14:40:39
原创 深度學習入門筆記 Day5/15 神經網絡（三）
一、可否從數據中自動學習神經網絡的權重參數？ 當然可以，不然學深度學習幹啥！神經網絡的特徵就是可以從數據中學習。所謂“從數據中學習”，是指可以由數據自動決定權重參數的值。 深度學習、機器學習的區別：深度學習的優勢在於不需要人爲挑選特徵值。
2019-05-21 14:40:39