冒泡~那天伙伴說，看我的簡書是動力，就突然發現很久沒有更了。最近實驗是遇到了瓶頸，死活卡在了最后的Merge上...值得做的事情都不容易鴨。今天就再記錄一下。 損失函數 在之...
發簡信
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解析損失函數之categorical_crossentropy loss與 Hinge loss -
這個世界壞人太多,自己還是想堅持寫開源代碼, 做好事, 因為這樣會過得非常簡單、快樂
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水軍路過
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樹莓派編譯安裝 OpenCV 3.4.0
運行環境為 Ubuntu Mate 16.04，經實測此教程也可完全適用Raspbian。 一、安裝依賴環境 1、打開終端(ctrl + alt + t)，首先進行一些必要的...
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使用Python語言，及其在因特網信息數據獲取（爬蟲）和數據挖掘、機器學習上的應用。也包含python的基本使用。
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一個例子解釋python裝飾器
談到python裝飾器，一般都先提到函數式編程，但是其實運用python裝飾器，和知不知道他是函數式編程沒啥關系。 例子 輸出如下: 其實就這么簡單，完全可以把代碼里的@理解...
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Google寶貴的深度學習開開源框架
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本專題招募管理員，有意向請簡信私聊，謝謝！ 用來分享機器學習，深度學習，神經網絡，計算機視覺等領域的一些技術。 Machine Learning 學習資料：http://www.lxweimin.com/p/e0238db24973 相關參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.lxweimin.com/p/182baeb82c71 3. [深度學習與神經網絡(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.lxweimin.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“機器學習”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.lxweimin.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互學習！
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一個簡單的例子解釋神經網絡是如何工作的本文的目的是站在一個小白的角度，以一個簡單的例子，讓大家對神經網絡有一個簡單的認識。這個例子不是很嚴謹，但基本可以解釋神經網絡的工作流程，具有啟發意義。 例子 假設我們現在有...
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