忘記續費了。。。。新的把com改成cn
使用Python解析MNIST數據集(IDX文件格式)前言 最近在學習Keras,要使用到LeCun大神的MNIST手寫數字數據集,直接從官網上下載了4個壓縮包: 解壓后發現里面每個壓縮包里有一個idx-ubyte文件,沒有圖片...
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使用Python解析MNIST數據集(IDX文件格式)前言 最近在學習Keras,要使用到LeCun大神的MNIST手寫數字數據集,直接從官網上下載了4個壓縮包: 解壓后發現里面每個壓縮包里有一個idx-ubyte文件,沒有圖片...
@海桐愛學習 參考深度學習框架的源碼, 比如Keras
【梯度下降法】三:學習率衰減因子(decay)的原理與Python實現前言 梯度下降法(Gradient Descent)是機器學習中最常用的優化方法之一,常用來求解目標函數的極值。 其基本原理非常簡單:沿著目標函數梯度下降的方向搜索極小值(也...
@熊貓熏香 牛逼,典型的碼農思維
使用Python解析MNIST數據集(IDX文件格式)前言 最近在學習Keras,要使用到LeCun大神的MNIST手寫數字數據集,直接從官網上下載了4個壓縮包: 解壓后發現里面每個壓縮包里有一個idx-ubyte文件,沒有圖片...
前言 最近沒怎么更新博客,是因為最近三個月我主要花時間在造一個輪子:深度學習庫 Hamaa。 GitHub地址:GitHub : monitor1379/hamaa 文檔地址...
Using Keras and Deep Q-Network to Play FlappyBird—— github源碼該項目通過卷積神經網絡加Q-learning算法,利用...
UNDERSTANDING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR NLP 卷積 卷積就是對矩陣(圖像)應用的滑動窗口函數。 圖中綠色為一個二值圖...
前言 梯度下降法(Gradient Descent)是機器學習中最常用的優化方法之一,常用來求解目標函數的極值。 其基本原理非常簡單:沿著目標函數梯度下降的方向搜索極小值(也...
前言 梯度下降法(Gradient Descent)是機器學習中最常用的優化方法之一,常用來求解目標函數的極值。 其基本原理非常簡單:沿著目標函數梯度下降的方向搜索極小值(也...
前言 梯度下降法(Gradient Descent)是機器學習中最常用的優化方法之一,常用來求解目標函數的極值。 其基本原理非常簡單:沿著目標函數梯度下降的方向搜索極小值(也...
前言: 以斯坦福cs231n課程的python編程任務為主線,展開對該課程主要內容的理解和部分數學推導。建議PC端閱讀,該課程的學習資料和代碼如下:視頻和PPT筆記assig...
裝飾器簡介 在Python中,裝飾器屬于“元編程”的類別,“元編程”的主要目的就是創建函數或者類,并且用它們來操縱代碼,比如說修改、生成或者包裝已有的代碼。而裝飾器就是為修改...
前言 整個快速教程直接上例子,具體對Cython的使用可以看參考文章。以下工作均在Windows 10 + Python 2.7 + NumPy 1.11.0 + Cytho...
@dalalaa 謝謝~
Python調用C函數的方法以及如何編寫Python的C擴展前言 前言屬閑聊,正文請轉后。 標題比較長,其實“如何用Python調用C的函數”以及“如何編寫Python的C擴展”在廣義上是同一件事,因為都是用C寫底層實現,用Pytho...
前言 前言屬閑聊,正文請轉后。 標題比較長,其實“如何用Python調用C的函數”以及“如何編寫Python的C擴展”在廣義上是同一件事,因為都是用C寫底層實現,用Pytho...