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Dinghow的个人博客

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11/13/2018 —— 

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     2028-06-11 View all

    1_notmnist is the first practice of Udacity Deep Learning course. The solution ipynb file is in my github repository 1. Problem 1 Let’s take a peek at some of the data to make sure it looks sensible

     2018-10-27 View all

    系列笔记索引:官方课程 Github仓库 Part1:基础概念,降低损失 Part2:泛化,验证,表示法,特征组合 Part3:L2正则化,逻辑回归,分类 Part4:L1正则化,神经网络 Part5:训练神经网络,多类别神经网络,嵌套 14. 训练神经网络最常见的神经网络训练算法:反向传播算法(BP算法,BackPropagation) 是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训

     2018-09-24 View all

    系列笔记索引:官方课程 Github仓库 Part1:基础概念,降低损失 Part2:泛化,验证,表示法,特征组合 Part3:L2正则化,逻辑回归,分类 Part4:L1正则化,神经网络 Part5:训练神经网络,多类别神经网络,嵌套 12. 正则化:稀疏性稀疏矢量的特征组合通常会导致包含更多无意义维度,在降低模型复杂度时,我们希望将一些无意义的权重设为0(即L0正则化),但是L0正则化是非

     2018-09-23 View all

    一路来,陪着我长大的: 父母、亲戚、兄弟、吉他、篮球…… 这么多年过去了。 当我从2013年8月第一次开始异乡生活起,到现在已经过去了整整五年。 第一次听到朴树的《那些花儿》,突然的感动,第一次有一种很想演奏一首歌的冲动。初二时一群伙伴吵吵嚷嚷地一人买了一把烧火棍,呼啦呼啦地学起吉他来。 而坚持到今天的,也只有我…… 突然又很想家,很想我的发小们。 因为《那些花儿》,不擅表达的我发生了很多有趣的故

     2018-09-14 View all

    系列笔记索引:官方课程 Github仓库 Part1:基础概念,降低损失 Part2:泛化,验证,表示法,特征组合 Part3:L2正则化,逻辑回归,分类 Part4:L1正则化,神经网络 Part5:训练神经网络,多类别神经网络,嵌套 9.正则化(Regularization):简单性L2正则化定义:通过降低复杂模型的复杂度来防止过拟合的原则称为正则化 为了避免训练集数据过拟合,应该求结构风

     2018-09-03 View all

    1. jar与aar从维基百科摘一段: JAR文件(Java归档,英语:Java ARchive)是一种软件包文件格式,通常用于聚合大量的Java类文件、相关的元数据和资源(文本、图片等)文件到一个文件,以便分发Java平台应用软件或库 AAR(Android Archive)包是一个Android库项目的二进制归档文件,与jar文件相比,aar文件可以包含Android资源和一个清单文件,除了

     2018-08-09 View all

    爆炸的一个学期终于结束了,似乎又到了写总结的时候,已经很久很久没有去写点什么的想法了。而个人博客的存在,我想也允许去记一些这种东西吧。 总而言之,这个学期是在糟糕中前进的。 学期的开端是一个颓废寒假的结束,当其他同学都在努力的时候,我却每天除了看番就是打球,没有学多少东西。 新学期伊始,自信满满地准备刷个5.0(事后看是我太膨胀了,TAT),其实回过头来看,这个学期从一开始就不算闲,却也不知道干了

     2018-08-07 View all