PPC的C/C++和人工智能学习笔记
每一篇学习笔记,都只是为了更好地掌握和理解

深度学习

深度学习(4)-最优化和反向传播

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回顾一下,得分函数,Softmax损失函数,SVM损失函数,Full Loss公式: 前面所有的学习,就是为了得到一个合理的(能正确反映分类情况)LOSS值,那么回归到我们的目的,我们是要机器学习,机器分类,也就是要找到最好的W权重数据,如...

深度学习(3)-SoftMax分类器

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先复习一下前面学的得分函数和损失函数: 要让计算机来进行分类任务,前面说了KNN近邻算法,它是和所有的样本逐个比较,找出我们所认为的最匹配的那个。 其实说起这个KNN算法,以前其实我用过(当时不知道有KNN),当时为了识别验证码(该验证码非...

深度学习(2)-得分函数损失函数

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图像分类是计算机视觉的核心任务,那么对于一副输入的图片,能否计算出他对应于每一种分类的分数呢(比如我们要进行一个图像10分类的任务),有分数这个更加具体的数值,应该可以帮助到机器更好地完成任务。   定义得分函数 f(x,W) =...

深度学习(1)-基本概念

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开始接触人工智能方面的课程,由于基础比较差,所以就是摸着石头过河,先从这里开始吧。 其实,我是个坚定的实用主义者,学一门技术,总是要用来解决实际问题的,那么带着问题来学习,也总是我坚持的东西,我想解决的问题有:验证码的识别,图文混和情况下的...