(Review cs231n) The Gradient Calculation of Neural Network
前言：牵扯到较多的数学问题 原始的评分函数： 两层神经网络，经过一个激活函数： 如图所示，中间隐藏层的个数的各数为超参数： 和SVM，一个单独的线性分类器需要处理不同朝向的汽车，但是它并不能处理不同颜色的汽车，它并不是一个好的分类器。 但是如果使用有一百个数值的中间层的神经网络，我们可以给这一百个数值赋值。 例如第一个数值处理朝向正前方的汽车；只用来识别朝向正前方的汽车，下一个数值用来处理朝向偏右
相关文章
- 1. (Review cs231n) Gradient Vectorized
- 2. Review on The Graph Neural Network Model
- 3. CS231N-Lecture4 Backpropagation&Neural Network
- 4. CS231N-10-Recurrent Neural Network
- 5. A review of gradient descent optimization methods
- 6. Graph Neural Network Review
- 7. CS231N-Lecture6 Training Neural Network part-2
- 8. CS231N-4-Neural Networks
- 9. (Review cs231n) Optimized Methods
- 10. (Review cs231n) Object Detection
- 更多相关文章...
- • XSLT
- • XSLT
- • Flink 数据传输及反压详解
- • JDK13 GA发布：5大特性解读
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. (Review cs231n) Gradient Vectorized
- 2. Review on The Graph Neural Network Model
- 3. CS231N-Lecture4 Backpropagation&Neural Network
- 4. CS231N-10-Recurrent Neural Network
- 5. A review of gradient descent optimization methods
- 6. Graph Neural Network Review
- 7. CS231N-Lecture6 Training Neural Network part-2
- 8. CS231N-4-Neural Networks
- 9. (Review cs231n) Optimized Methods
- 10. (Review cs231n) Object Detection