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RSS订阅原创 吴恩达编程作业——初始化、正则化、梯度校验
初始化、正则化、梯度校验 首先声明本文参考https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918，通过学习自己动手实现了前文中的所有功能，自己动手实现了Xavier初始化参数，并归纳了一个思维导图，更加清晰地了解各个模块的功能及使用，对理解 多层的神经网络有很大的帮助。 初始化参数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn import sklearn.dat
2020-07-28 16:49:03
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原创 吴恩达编程作业——搭建多层神经网络
搭建多层神经网络 首先声明本文参考https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79767169，通过学习自己动手实现了前文中的所有功能，并归纳了一个思维导图，更加清晰地了解各个模块的功能及使用，对理解 多层的神经网络有很大的帮助。 import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import testCases from dnn_utils import sigmoid, s
2020-07-27 22:55:14
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原创 吴恩达编程作业——搭建含一个隐藏层的神经网络进行数据分析
搭建含有一个隐藏层的神经网络 首先声明本文参考https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79702148，通过学习自己动手实现了前文中的所有功能，在此基础上实现了对于最后的“blobs”数据集的6分类，采用softmax进行多分类，希望交流学习 testCases：提供了一些测试示例来评估函数的正确性，参见下载的资料或者在底部查看它的代码。 planar_utils ：提供了在这个任务中使用的各种有用的功能，参见下载的资料或者在底部查看它的代码。
2020-07-26 16:32:24
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原创 Tensorflow2.0 加载和保存模型常用方法
Tensorflow2.0 加载和保存模型常用方法 定义一个模型 # 建立一个简单的模型 model = tf.keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)), keras.layers.Dense(10, activation='so...
2020-03-27 14:04:38
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空空如也
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