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View Code? Open in Web Editor NEW《李宏毅深度学习教程》(李宏毅老师推荐👍),PDF下载地址:https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases
License: Other
《李宏毅深度学习教程》(李宏毅老师推荐👍),PDF下载地址:https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases
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chapter18有大量的公式错误
有没有整合的pdf啊,因为更习惯看pdf,可以自己标注重点啥的
在创建线性回归的代码中,在给了w和b动态学习的代码那一块,更新参数的时候,应该是b_grad=b_grad-2.0*(y_data[n]-b-wx_data[n])1.0 而代码中写的是b_grad=b_grad-2.0(y_data[n]-n-wx_data[n])*1.0
基于-n的情况,在绘制最后的损失函数图的时候,图像不会去向X点
在logistic回归那节里面
假设有两个分布 p 和 q,如图中蓝色方框所示,这两个分布之间交叉熵的计算方式就是 H(p,q)H(p,q);交叉熵代表的含义是这两个分布有多接近,如果两个分布是一模一样的话,那计算出的交叉熵就是0
我认为更准确的说法是:当两个分布一模一样,计算出来的cross-Entropy等于entropy。在机器学习的分类问题里面,等于真实分布时,-1log(1)=0,其他项都是0,这时候才会出现cross-Entropy=Entropy=0的情况
作业一参考代码链接
https://github.com/datawhalechina/Leeml-Book/tree/master/docs/Homework/HW-1
作业二参考代码链接
https://github.com/datawhalechina/Leeml-Book/tree/master/docs/Homework/HW-2
都已失效(指附在最后的参考代码链接)
https://datawhalechina.github.io/Leeml-Book/#/
Description
What's x_d and y_d?
https://datawhalechina.github.io/Leeml-Book/#/
Description
本人在完成作业7图片聚类时遇到了困难,而且在网络上也几乎找不到参考…如果这个项目以后还会上线其余的作业就好啦:D
如题。
梯度下降的理论基础 公式 (1) 应该是求当 L(θ) 取最小值的 θ 值,而不是最大值。
P38集成学习,Adaboost推导的最后一段。
对于分类错误的,用Z_(t-1)乘以exp(\alpha_t)乘以\epsilon_t,对于分类正确的就乘以exp(-\alpha_t)再乘以1-\epsilon_t。
😉
如题
笔记中说:根据斜率判定移动的方向
大于0 向右移动(增加w)
小于0 向左移动(减少w)
应该是
大于0 向左移动(减少w)
小于0 向右移动(增加w)
今天我们看到各式各样机器学习非常强大的力量,感觉机器好像非常的聪明,过去有个例子神马汉斯,聪明到可以计算数学题,甚至可以解开根号的问题。 人们觉得非常的惊叹,不要有任何的观众,让马来解决问题,之前他是学到了旁边人的反应,然后停下来踏蹄。 今天我们看到的机器学习成果,它真的那么聪明吗?会不会它跟汉斯一样,用了非常奇怪的方法来得到答案。
加粗部分,有内容遗漏,应该是 但是如果没有任何观众,让马来解决问题,马就会一直原地不停踏步。所以之前马能回答问题只是学到了旁边人的反应。 这类意思
如果能增加2019年关于GANs的部分会更好
非常感谢!
如果能更新李宏毅老师新的课程笔记就更好了。
https://datawhalechina.github.io/Leeml-Book/#/
Description
https://datawhalechina.github.io/leeml-notes/#/chapter5/chapter5?id=%e8%af%84%e4%bc%b0x%e7%9a%84%e5%81%8f%e5%b7%ae
假设 xx 的平均值是μ
根据原文,此处μ指的应该是中间值而非平均值
参考Gitalk的Issue 162:gitalk/gitalk#162
补充描述报错情况:是在访问https://datawhalechina.github.io/leeml-notes/#/chapter3/chapter3?id=step-3%ef%bc%9a%e6%9c%80%e4%bd%b3%e6%a8%a1%e5%9e%8b-%e6%a2%af%e5%ba%a6%e4%b8%8b%e9%99%8d 时下拉至评论系统,点击登录时报错的
如题,只是单纯想问一下是否已经有资源
leeml note在线阅读地址无法正常访问,显示404,麻烦修复下
b_grad=b_grad-2.0*(y_data[n]-n-wx_data[n])1.0
应该是
b_grad=b_grad-2.0(y_data[n]-b-wx_data[n])*1.0
上下两个代码都错误了
感谢各位大神辛苦整理的笔记,真的受益很多,请问有2021年新增课程的笔记吗?
如何解决RNN梯度消失或者爆炸
-其他方式
如果你说一般train的方法initiaed weight是(这个单词没懂)
上面没懂的单词应该是 random ,老师想说的是训练的时候权重初始化方法不是随机的而是用单位阵,使用RELU会有比较好的效果。
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