Minst

Deep learning：二十四(stacked autoencoder练习)

本次实验验要完成的任务是对MINST进行手写数字识别，实验内容及步骤参考网页教程Exercise: Implement deep networks for digit classification。
·2015-11-01 10:27

如何在Keras中保存已经训练好的模型

作为一个例子，这里使用《跟我一起学Keras之实例篇(2)》中给出的对MINST数据集进行手写数字识别的代码，并将其中训练好的模型进行保存。需要提前说明的一点
白马负金羁·2014-12-23 22:06

Softmax回归——识别MINST数据库

Softmax回归就是推广版本的逻辑回归。只不过逻辑回归是个2分类问题，而Softmax是多分类问题，仅此而已。Softmax回归在2分类情况下就蜕化成了逻辑回归。逻辑回归的代价函数考虑到权重衰减，修改一下就是Softmax回归的代价函数了这里的权重衰减项是必须的，因为原先的代价函数不是严格凸函数，有无穷个极小值。现在加了这个权重衰减项，函数变成了严格凸函数。L-BFGS算法可以保证收敛得到全局最
u012428391·2014-08-12 16:00

Deep Networks for Classification 和 栈式自编码 代码详细解析

本次实验验要完成的任务是对MINST进行手写数字识别，实验内容及步骤参考网页教程Exercise:Implementdeepnetworksfordigitcla
whiteinblue·2014-03-22 16:00

有向图强联通分量和无向图的边双联通分量

所以low[father]= minst{  dfn[father],  low[child],  dfn[others]};无向图割边:还可以用上面的公式，对于边u->v，如果low[v]#i
a tutorial on computer science·2012-10-24 22:00
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