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大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
《神经网络与深度学习》课后习题
数据库系统概论第五版
课后习题
——第一章 绪论
目录1、试述数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统的概念。2、使用数据库系统有什么好处?3、试述文件系统与数据库系统的区别和联系4、试述数据库系统的特点。5、DBMS的主要功能有哪些?6、什么是概念模型?试述概念模型的作用。7、定义并解释概念模型中术语:实体、实体型、实体集、实体之间的联系。8、试述数据模型的概念、数据模型的作用和数据模型的三个要素9、试述层次模型的概念10、试述网状模型的概念1
椅糖
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2023-01-21 09:22
数据库原理
数据库
database
数据库系统概论5版第二章关系数据库基本知识点总结大全附
课后习题
详解答案
学习数据库系统第二章、关系数据库目录:一、关系数据库结构的形式化定义(一)、关系(二)、关系模式(三)、关系数据库(四)、关系模型的存储结构二、关系操作(一)、基本的关系操作(二)、关系数据语言的分类三、关系的完整性四、关系代数(一)、传统的集合运算(二)、专门的关系运算五、小结六、习题一、关系数据库结构的形式化定义按照数据模型的三个要素,关系模型由关系数据结构、关系操作集合和关系完整性约束三部分
每天八杯水D
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2023-01-21 09:52
数据库系统概论
数据库
关系模型
数据库笔记整理--基于《数据库系统概论》第五版王珊一书|第八章--数据库编程知识整理和
课后习题
答案
该系列的博客都是基于《数据库系统概论》第五版王珊一书前提:因为最近要升学的原因,再加上重温数据库部分内容,所以整理一份比较详细且重点的笔记。适合有考研升学需求的人收藏————————————————B站里也是有该老师的上课视频:链接放在下面:https://www.bilibili.com/video/BV1pW411W7Do?from=search&seid=172302598227345392
GTW_Zeus
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2023-01-21 09:14
【Zeus】数据库类
数据库
机器学习 吴恩达
课后习题
百度云资源 (Coursera 搬运)
之前我在网易云课堂看吴老师的视频的时候,就一直疑惑为什么没有作业。原来网易云上的是阉割版,作业并不包括在那。后来本人在网上也找了很久很久,最后还是自己搭了V屁恩去到了Coursera。所以为了方便各位爱学习的网友们,在这里先提供编程作业题。暂时只有题目,视以后的情况来定夺是否提供完整题解。吴老师这门课有2种作业,一种是编程上机练习,一种是选择题。这里先提供编程题,也是最能提高的题。选择题会在不久后
我喝酸奶不舔盖
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2023-01-21 08:48
机器学习
Coursera
数据结构第5章
课后习题
答案
1.选择题(1)把一棵树转换为二叉树后,这棵二叉树的形态是()。A.唯一的B.有多种C.有多种,但根结点都没有左孩子D.有多种,但根结点都没有右孩子答案:A解释:因为二叉树有左孩子、右孩子之分,故一棵树转换为二叉树后,这棵二叉树的形态是唯一的。(2)由3个结点可以构造出多少种不同的二叉树?()A.2B.3C.4D.5答案:D解释:五种情况如下:(3)一棵完全二叉树上有1001个结点,其中叶子结点的
Meteor.792
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2023-01-20 14:17
数据结构
数据结构
二叉树
c语言
学习
其他
Mechine Learning 机器学习笔记
笔记作者:OUC_Shizue参考课程:复旦大学邱锡鹏《
神经网络与深度学习
》第一章:机器学习概论一、机器学习的定义1、直接定义机器学习≈计算机自动构建映射函数MachineLearning是指从有限的观测数据中学习出具有一般性的规律
OUC_Shizue
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2023-01-20 08:13
机器学习
人工智能
python
神经网络深度学习个人笔记 第一章·识别手写数字(持续更新中...)
神经网络与深度学习
Ⅰ.使用神经网络识别手写数字1.1.感知器工作方式:个感知器接受几个二进制输⼊,x1,x2,……,并产生⼀个二进制输出:Rosenblatt引⼊权重,w1,w2,w3,……,表示相应输
Mr__NEO
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2023-01-19 19:59
神经网络
机器学习(周志华)——对数几率回归
课后习题
3.3,编程实现对率回归,并给出西瓜数据集3.0a\aa上的结果由公式(3.23)、(3.29)、(3.30)、(3.31)进行公式带入,实现matlab的算法如下:clear;clctic%初始数据集
未来影子
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2023-01-19 10:21
机器学习
matlab
Python
机器学习
logistic
regression
python
matlab
《计算机网络》学习笔记----第七版
课后习题
参考答案 第四章
1.网络层向上提供的服务有哪两种?是比较其优缺点。网络层向运输层提供“面向连接”虚电路(VirtualCircuit)服务或“无连接”数据报服务前者预约了双方通信所需的一切网络资源。优点是能提供服务质量的承诺。即所传送的分组不出错、丢失、重复和失序(不按序列到达终点),也保证分组传送的时限,缺点是路由器复杂,网络成本高;后者无网络资源障碍,尽力而为,优缺点与前者互易2.网络互连有何实际意义?进行网
就是想读个研究生
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2023-01-18 10:56
计算机网络
第七版
网络
计算机操作系统(第四版)
课后习题
答案(完整版)---汤小丹 梁红兵 哲凤屏 汤子瀛 版本
第一章1.设计现代OS的主要目标是什么?答:(1)有效性(2)方便性(3)可扩充性(4)开放性2.OS的作用可表现在哪几个方面?答:(1)OS作为用户与计算机硬件系统之间的接口(2)OS作为计算机系统资源的管理者(3)OS实现了对计算机资源的抽象3.为什么说OS实现了对计算机资源的抽象?答:OS首先在裸机上覆盖一层I/O设备管理软件,实现了对计算机硬件操作的第一层次抽象;在第一层软件上再覆盖文件管
beiback
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2023-01-18 03:30
Linux
操作系统
操作系统
linux
Deep Learning学习笔记(4)——长短期记忆网络LSTM
读《
神经网络与深度学习
》一书,随笔。在NLP领域几乎都是序列标注问题,上下文信息非常重要,与图像有明显不同。本节需要HMM、Collins感知机、CRF等传统序列标注模型的基础才能好理解。
Amy
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2023-01-17 15:19
Deep
Learning
神经网络
人工智能
深度学习
李沐笔记+
课后习题
(数据操作+数据预处理)
N维数组——是机器学习和神经网络的主要数据结构创建数组需要:形状(例如3*4的矩阵)、每个元素的数据类型(例如32位浮点数)、每个元素的值(例如全为0或随机数)访问元素数据操作实现:importtorch#张量表示一个数值组成的数组,这个数组可能有多个维度x=torch.arange(12)print(x)#可以通过张量的shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数print(x.shape)
qq_42310607
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2023-01-17 09:25
神经网络
数据结构
自然语言处理
《动手学深度学习》
课后习题
3
《动手学深度学习》学习网址:参考资料《动手学深度学习》中文版官网教材:PyTorch中文文档:部分PyTorch代码来自GitHub开源仓库:《动手学》:批量归一化和残差网络nn.BatchNorm2d(6)的含义是答案:全连接层的批量归一化,输出神经元个数为解析:nn.BatchNorm2d()表示卷积层的BN,参数为通道数。nn.BatchNorm1d()表示全连接层的BN,参数为输出神经元个
极客阿宝
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2023-01-17 09:55
动手学深度学习
吴恩达深度学习deeplearning.ai——第一门课:
神经网络与深度学习
——第二节:神经网络基础(上)
2.1二元分类(BinaryClassification)这周我们将学习神经网络的基础知识,其中需要注意的是,当实现一个神经网络的时候,我们需要知道一些非常重要的技术和技巧。例如有一个包含mmm个样本的训练集,你很可能习惯于用一个for循环来遍历训练集中的每个样本,但是当实现一个神经网络的时候,我们通常不直接使用for循环来遍历整个训练集,所以在这周的课程中你将学会如何处理训练集。另外在神经网络的
Lishier99
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2023-01-16 13:21
深度学习
深度学习
人工智能
神经网络
逻辑回归
回归算法
神经网络与深度学习
笔记(五)validation_data 的作用
**为何要用validation_data而不是test_data来防止过度拟合?为何要用validation_data而不是test_data来设置更好的超参数?**如果我们设置超参数是基于test_data的话,可能我们最终就会得到过度拟合于test_data的超参数,但是网络性能并不能够泛化到其他数据集合。我们用validation_data来克服这个问题,一旦获得了理想的超参数,就用tes
dsjdjsa
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2023-01-16 11:37
神经网络和深度学习
深度学习
神经网络
Andrew Ng
神经网络与深度学习
week2
神经网络与深度学习
文章目录
神经网络与深度学习
Logistic回归sigmaLogistic回归另一种表示法Logistic回归的损失函数(costfunction)notation:为什么convexfunction
不爱写程序的程序猿
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2023-01-16 06:35
AI
神经网络
机器学习
人工智能
python
深度学习
Andrew Ng
神经网络与深度学习
week3
文章目录神经网络的表示:双层神经网络的表示计算神经网络的输出多个训练样本的向量化实现将其向量化向量化实现的解释总结:推理演绎Activationfunctiontanh函数(对sigmoid函数做一定平移得到的新的函数)**Relu函数(修正线性单元)**总结:Whyweneedtousetheactivationfunction?**激活函数的导数**sigmoidTanhReLuandLeak
不爱写程序的程序猿
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2023-01-16 06:35
AI
神经网络
python
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络与深度学习
笔记——梯度消失问题
神经网络与深度学习
笔记系列一共有五个专题,分别是第一章使用神经网络识别手写数字——梯度下降算法是什么。主要介绍了神经网络的基础例如感知器激活函数等概念,最主要介绍了梯度下降算法。
刘爱然
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2023-01-16 06:04
神经网络与机器学习笔记
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习
《
神经网络与深度学习
》邱希鹏 学习笔记 (1)
《
神经网络与深度学习
》邱希鹏学习笔记(1)完成进度第一章绪论深度学习与神经网络人工智能图灵测试达特茅斯*(Dartmouth)*会议人工智能的研究领域人工智能发展历史机器学习传统机器学习的数据处理流程表示学习语义鸿沟特征表示的方法嵌入
第89号
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2023-01-16 06:01
神经网络与深度学习学习笔记
神经网络
人工智能
神经网络与深度学习
——神经网络基础——梯度下降法
梯度下降法是我们训练参数的途径,这里还是以logistic回归函数为例首先回顾一下logistic回归函数,其中J(w,b)表示成本函数我们的目的是要找到使成本函数尽可能小的参数w和b梯度下降法:从初始点开始,向最陡的下坡走一步,使参数尽可能快的接近最优点参数沿导数方向下降最快一个参数时我们得到下面的公式其中Ø导数之后写代码的时候用dw变量声明Øα是学习率,表示每次迭代的步长两个参数时我们得到
kazuhura
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2023-01-16 06:29
深度学习
《
神经网络与深度学习
》 邱希鹏 学习笔记(一)
一、机器学习的基本要素机器学习的基本要素:模型学习准则优化算法其中模型分为线性和非线性。学习准则有用损失函数来评价模型的好坏,还有经验风险最小化准则,大概意思就是在平均损失函数中获得最小的损失函数,但是因为样本可能很小,不全面,会造成过拟合问题,因此引入结构风险最小化准则,也就是参数的正则化来限制模型能力,防止模型过拟合。模型定义:通过学习算法在训练集上进行优化参数θ\thetaθ,能够获得在测试
空心菜使者
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2023-01-16 06:27
深度学习
机器学习
深度学习
神经网络
学习
【深度学习】吴恩达深度学习-Course1
神经网络与深度学习
-第二周神经网络基础作业
视频链接:【中英字幕】吴恩达深度学习课程第一课—
神经网络与深度学习
本文题目来源:【中英】【吴恩达课后测验】Course1-神经网络和深度学习-第二周测验吴恩达深度学习第一部分第二周作业打卡目录英文习题中文习题答案英文习题
passer__jw767
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2023-01-14 09:11
深度学习
深度学习
神经网络
用深层神经网络识别猫咪图片:吴恩达Course1-
神经网络与深度学习
-week3&week4作业
代码有参考吴恩达老师的源代码,神经网络的图片为转载,图片来源见水印以下文件的【下载地址】,提取码:dv8a所有文件存放位置C:.│dnn_utils.py│buildingdeepneuralnetwork:stepbystep.py│lr_utils.py│testCases.py│├─datasetstest_catvnoncat.h5test_image1.pngtest_image2.pn
蛋挞挞挞
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2023-01-14 07:34
深度学习
深度学习
神经网络
python
神经网络与深度学习
——神经网络基础——python中的广播,关于python/numpy向量的说明
原则:当一个mn的矩阵加减乘除一个1n的矩阵,广播机制会将1n的矩阵扩成mn的矩阵,然后进行正常的运算,同理对m1的的矩阵也会扩成mn的——————————————————————————————-这里主要是介绍一个小技巧在构建向量的时候,用这样的语句a=np.random.randn(5)会创建形状为(5,)这样的向量,这种向量在运算的过程中会出现一些奇奇怪怪的bug,所以在构建的时候,我们这样
kazuhura
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2023-01-13 21:06
深度学习
神经网络与深度学习
作业5-卷积
作业1:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImageimportnumpyasnpdefcov2(img,kernel,strde):inw,inh=img.shapew,h=kernel.shapeoutw=int((inw-w)/strde+1)outh=int((inh-h)/strde+1)arr=np.zero
小鬼缠身、
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2023-01-13 13:12
《机器学习》慕课版
课后习题
-第5章
中国工信出版集团、人民邮电出版社出版的赵卫东、董亮编著的《机器学习》慕课版第5章文本分析1.常见的文本数据有哪些来源?解:可以从公开数据源下载,或者利用自有数据集,或者按照分析需求从网络抓取。2.文本挖掘的过程由哪几个环节组成?这些环节分别负责哪些工作?解:一般经过分词、文本特征提取与表示、特征U型安泽、知识或信息挖掘和具体应用等步骤。分词包括了文本分词、去除停用词、词形归一化等。文本特征提取与表
醉一心
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2023-01-12 10:45
机器学习
自然语言处理
机器学习
江西农业大学Python期末复习1注释标识符关键字运算符数据类型
课后习题
期末复习1Python的注释Python2和Python3的差异3Python基础知识3.1基本语法3.2变量及其基本数据类型3.3Python数据类型转换3.4标识符和关键字3.4Python运算符
课后习题
Deep-sea shark
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2023-01-11 23:43
Python学习
python
开发语言
numpy
十大机器学习算法(一)
##参考书籍《数学建模算法与应用》--司守奎、孙兆亮[1]##Python代码参考-邱锡鹏
神经网络与深度学习
[2]##部分图片参考知乎文章MachineLearni
Mooan
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2023-01-11 20:56
建模
机器学习
线性回归
svm
利用指针实现三个数字的从小到大的输出
题目来源与C程序设计
课后习题
:输入三个数字,按由从小到大输出并利用指针的方法实现,代码如下#includeintmain(){voidswap(int*p1,int*p2);intn1,n2,n3;printf
在西湖雾雨中起舞
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2023-01-11 06:41
c语言
C语言求数字的平方根
C程序设计(第五版)
课后习题
4.5第四章选择结构空间限制:16MB时间限制:1s总提交数:3369通过率:38.79%题目来源:C程序设计(第五版)-谭浩强从键盘输入一个小于等于1000的正整数,要求输出它的平方根
在西湖雾雨中起舞
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2023-01-11 06:11
大一刷的部分题目
c语言
李航 统计学习方法 第二版
课后习题
答案 机器学习
李航《统计学习方法》
课后习题
答案(第2版)【李航
课后习题
解答+书中疑点推导+算法代码实现+可私聊耐心解答(48小时内回复),包会!!】
#苦行僧
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2023-01-10 09:39
李航
人工智能
自然语言处理
周志华《机器学习》第一章
课后习题
1.1、在下面这张图片中若只包含编号为1和4的两个样例,试给出相应的版本空间。分析:什么叫版本空间?现实问题中我们常面临很大的假设空间,但学习过程是基于有限样本训练集进行的,因此,可能有多个假设与训练集一致,即存在着一个与训练集一致的“假设集合”,我们称之为“版本空间”(versionspace).例如,在西瓜问题中,与表1.1训练集所对应的版本空间如图1.2所示.注意的是表1.1的训练数据集对应
An efforter
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2023-01-10 07:10
python
Linux操作系统基础、原理与应用(第二版)张玲 部分
课后习题
参考答案
笔者本学期使用该教材上课,教师布置的一些
课后习题
似乎难以在网上找到答案。故分享自己写的答案,水平有限,仅供参考。欢迎指出问题、交流。本文随着学期课程学习进度而动态更新。
Tiny214
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2023-01-09 14:43
Linux操作系统
linux
vim
*数值分析(超全)
一、概述数值分析思维导图数值分析
课后习题
二、线性方程组的数值解法Jocobi迭代法(Python实现)高斯赛德尔算法(Python实现)Python实现Gauss-Seider迭代法(超全)高斯消元法和列主销元法
荔枝科研社
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2023-01-08 19:29
#
数值分析
算法
[解题报告](第21讲) 字符串算法(一) - 字符串遍历
二、
课后习题
1812.判断国际象棋棋盘中一个格子的颜色LCP17.速算机器人2011.执行操作后的变量值1876.长度为三且各字符不同的子字符串520.检测大写字母709.转换成小写字母1704.判断字符串的两半是否相似
XingleiGao
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2023-01-08 13:18
《算法零基础100讲》解题报告
算法
数据结构
c语言
吴恩达-deep learning 01.
神经网络与深度学习
Week3
Week3:浅层神经网络(Shallowneuralnetworks)3.1神经网络概述(NeuralNetworkOverview)本节先从整体结构上来看一下神经网络模型。逻辑回归梯度下降算法——正向传播和反向传播两个过程假设某个样本有两个特征x1,x2x_1,x_2x1,x2,如下图所示:正向传播(黑线):z=wTx+by^=a=σ(z)L(a,y)=−(ylog(a)+(1−y)log(1−
Paul-Huang
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2023-01-08 09:12
吴恩达-深度学习笔记
深度学习
python
机器学习
鹅的学习日记 22/6/3
文章目录前言一、关于概率的基本概念二、机器学习定义三、机器学习类型四、机器学习四要素五、泛化与正则化六、线性回归七、模型选择与“偏差-方差”分解八、常用定理八、传统特征学习总结前言 这篇笔记写的是《
神经网络与深度学习
不在南极的企鹅大王
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2023-01-07 22:19
概率论
机器学习
人工智能
Sigmoid型函数、ReLU函数
以下内容主要来自邱锡鹏老师的《
神经网络与深度学习
》第四章和博客的整理。1Sigmoid型函数Sigmoid型函数是指一类S型曲线函数,为两端饱和函数。
长路漫漫2021
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2023-01-06 20:31
Deep
Learning
Machine
Learning
Sigmod型函数
Logistic函数
Tanh函数
ReLu函数
激活函数
《小猫猫大课堂》三轮1——深度解析数据在内存中的存储
大小端介绍浮点数存储规则浮点数存储规则
课后习题
(答案在图片后面)总结前言呜呜呜,被它打败了,三轮的知识有点难理解,希望小喵能说明白。只希
本喵是FW
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2023-01-06 08:28
小猫猫大课堂
C语言
和猫猫一起敲代码
c语言
c++
开发语言
numpy搭建简易神经网络(保姆级教程)
参考教材:邱锡鹏《
神经网络与深度学习
》项目开始一、确定要创建
Tao_XXXX
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2023-01-05 20:01
numpy
神经网络
机器学习
python第五章课后题答案_python程序设计基础(嵩天)第五章
课后习题
部分答案
原博文2019-10-1313:50−第五章p1515.2:实现isodd()函数,参数为整数,如果参数为奇数,返回true,否则返回false。defisodd(s):x=eval(s)if(x%2==0):returnFalseelse:returnTruex=input("请输入一个整数:")prin...05297相关推荐2019-09-2821:13−Pythonpython是一种跨平台
weixin_39915267
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2023-01-05 19:20
python第五章课后题答案
《科研伦理与学术规范》 全部 习题_答案 2020年秋
科研伦理与学术规范答案文章目录科研伦理与学术规范答案1.第一章
课后习题
(必做)答案1.1第一章Demo2.第二章
课后习题
(必做)答案3.第三章
课后习题
(必做)答案4.第四章
课后习题
(必做)答案5.第五章
课后习题
羊老羊
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2023-01-05 16:34
关于一些答案
线性规划实验
运行Matlab实现的单纯形法算法,实验数据为教材
课后习题
,然后对实验结果进行分析,计算每一个单纯形表,同时与手工计算结果比对。
怡怡小可爱咩
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2023-01-05 14:35
最优化算法
matlab
算法
开发语言
神经网络与深度学习
复习大纲
第一章(问答题)1.神经网络是什么?深度学习是什么?神经网络:一种以(人工))神经元为基本单元的模型深度学习:一类机器学习问题,主要解决贡献度分配问题2.常用的深度学习框架是什么?PaddlePaddle、Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch3.人工智能的研究领域是什么?机器感知(计算机视觉、语音信息处理)学习(模式识别、机器学习、强化学习)语言(
怡怡小可爱咩
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2023-01-05 14:20
深度学习
神经网络
《统计学》第八版贾俊平第三章
课后习题
及答案总结
1.考点归纳一、思考题1数据的预处理包括哪些内容?答:数据的预处理是在对数据分类或分组之前所做的必要处理,内容包括数据的审核、筛选、排序等。(1)数据审核就是检查数据中是否有错误。对于通过调查取得的原始数据,主要从完整性和准确性两个方面去审核;对于通过其他渠道取得的二手数据,则应着重审核数据的适用性和时效性。(2)数据筛选是根据需要找出符合特定条件的某类数据。(3)数据排序是按一定顺序将数据排列,
无二三事
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2023-01-05 13:41
统计学
其他
笔记:
神经网络与深度学习
——神经网络
一、生物神经元单个细胞只有两种状态“兴奋和抑制二、神经网络如何学习赫布法则Hebb’sRule1.人工神经元最左侧一列表示神经元接受的信号,权重用来模拟不同神经元之间的连接强度。人工神经网络主要由大量的神经元以及它们之间的有向连接构成。因此考虑三方面:2.人工神经网络人工神经网络由神经元模型构成,这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。神经网络结构大体上分为上图所示三种类型,但是大多数
zhenpigmilk
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2023-01-05 09:59
神经网络
深度学习
网络
吴恩达Course1《
神经网络与深度学习
》week2:神经网络基础
1.二元分类举例说明逻辑回归logisticregression是一个用于二分类的算法。什么是二分类呢?举一个例子:输入一张图片到逻辑回归模型中,该算法输出得到1(是猫)或0(不是猫)。更具体来说,应该如何将一张图片转化为输入值呢?在计算机中,一张图片的存储方式是用三个矩阵分别存储图片中的红、绿、蓝。假设一张图片的大小为64*64px,则一张图片的总数据量为64*64*3=12288。顺序取出红、
weixin_44748589
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2023-01-05 09:58
吴恩达深度学习课程笔记
逻辑回归
神经网络
【讨论】学习深度学习是否要先学习机器学习?
回答一作者:莫笑傅立叶链接:https://www.zhihu.com/question/382278216/answer/1117203012写在最前面:强烈推荐邱锡鹏老师的
神经网络与深度学习
,阅读起来极其流畅
风度78
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2023-01-04 11:31
算法
神经网络
人工智能
机器学习
深度学习
吴恩达Course1《
神经网络与深度学习
》week2:神经网络基础 测验及作业
第二周测验1.神经元节点先计算线性函数(z=Wx+b),再计算激活。注:神经元的输出是a=g(Wx+b),其中g是激活函数(sigmoid,tanh,ReLU,…)2.逻辑回归损失函数:(^(),())=−()log^()−(1−())log(1−^())3.假设img是一个(32,32,3)数组,具有3个颜色通道:红色、绿色和蓝色的32x32像素的图像。如何将其重新转换为列向量?x=img.re
weixin_44748589
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2023-01-02 15:59
吴恩达深度学习课程笔记
深度学习
神经网络
《动手学深度学习》
课后习题
1
《动手学》:线性回归**1.**假如你正在实现一个全连接层,全连接层的输入形状是7×8,输出形状是7×1,其中7是批量大小,则权重参数w和偏置参数b的形状分别是____和____答案:8×1,1×12.课程中的损失函数定义为:defsquared_loss(y_hat,y):return(y_hat-y.view(y_hat.size()))**2/2将返回结果替换为下面的哪一个会导致会导致模型无
极客阿宝
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2023-01-02 13:53
深度学习
神经网络
算法
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