原创 cs231n assignment2 Fully-connected Neural Network
開始了卷積神經網絡的學習,這部分內容還是非常多的。本次作業分爲五個部分:Q1:Fully-connected Neural Network、Q2:Batch Normalization、Q3:Dropout、Q4:Convolut
原创 cs231n assignment1 features
features 前幾個作業都是直接將圖片的原始像素作爲模型輸入,本次作業是通過使用定向梯度直方圖Histogram of Oriented Gradients (HOG)和HSV顏色空間。簡單說,HOG不考慮圖片的顏色信息,只捕
原创 cs231n assignment1 softmax
Softmax Softmax的損失函數爲 Li=−logpyi=−log(efyi∑jefj)=−fyi+log∑jefjL_{i}=-\log p_{y_{i}}=-\log \left(\frac{e^{f_{y_{i
原创 cs231n assignment1 SVM
上一篇:cs231n assignment1 knn 文章目錄SVMInline Question SVM 支持向量機的損失函數爲 Li=∑j!=yimax(0,sj−syi+△)L_{i}=\sum_{j!=y_{i}} \m
原创 cs231n assignment1
文章目錄準備階段Assignment11. k-Nearest Neighbor classifierInline Question2. SVMInline Question3. Softmax classifier4. Two
原创 吳恩達機器學習第十一週測驗
測驗:Application: Photo OCR 第一題 Suppose you are running a sliding window detector to find text in images. Your input
原创 吳恩達機器學習第十週測試
第一題 答案 B 分析:當代價函數呈上升趨勢的時候,可以試着將學習率減小 第二題 答案 CD 分析: A:隨機梯度下降並不能並行化,錯誤。 B:批量梯度下降是在每一次迭代後計算代價函數,錯誤。 C:在隨機梯度下降算法執行之前,
原创 吳恩達機器學習第九周測試及編程練習
文章目錄測驗一:Anomaly Detection第一題第二題第三題第四題第五題測驗二:Recommender Systems第一題第二題第三題第四題第五題編程練習:Anomaly Detection and Recommende
原创 吳恩達機器學習第八週測試及編程練習
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原创 吳恩達機器學習第七週測試和編程作業
文章目錄測驗:Support Vector Machines第一題第二題第三題第四題第五題編程作業:Support Vector Machines作業一:Gaussian Kernel作業二:Parameters (C, sigm
原创 mac安裝隸書字體
使用mac電腦的office寫論文時,發現缺少隸書字體,故從Windows上拷貝了一個,分享出來,方便使用。 鏈接: https://pan.baidu.com/s/1jofEEkhPoBSQxGJe5bCuoA 提取碼: ag5
原创 吳恩達機器學習第五週測驗及編程作業
測驗:Neural Networks: Learning 第一題 答案 B 第二題 答案 A 第三題 答案 D 第四題 答案 AD 分析: A:使用梯度檢驗來檢查反向傳播是否正確,正確。 B:梯度檢驗要比反向傳播計算損失函數的
原创 西交軟院考研經驗
目錄一、綜述二、參考書清單數學英語政治專業課915三、初試複習方法基礎階段-3月到6月強化階段-7月到10月7月-8月9月10月衝刺階段-11月到進考場11月12月四、複試複習方法五、擇校建議六、個人建議 一、綜述 首先說一下我自己的
原创 吳恩達機器學習-第一週測試
測試1 第1題 答案 A 第2題 答案 Classification 分析:預測是否下雨,則可以看出預測值已經確定了:要麼下雨,要麼不下,是個分類問題。 第3題 答案 Classification 分析:同上題,這題預測是否破產
原创 macOS 10.14 Mojove安裝Hadoop + Spark + HBase + Zookeeper
macOS 10.14 Mojove安裝Hadoop + Spark + HBase + Zookeeper一、前言二、環境準備三、配置文件環境變量配置Hadoop配置1.修改hadoop-env.sh2.修改core-site.xm