伟君38386

编者按：梯度下降两大痛点：陷入局部极小值和过拟合。Towards Data Science博主Devin Soni简要介绍了缓解这两个问题的常用方法。基于梯度下降训练神经网络时，我们将冒网络落入局部极小值的风险，网络在误差平面上停止的位置并非整个平面的最低点。这是因为误差平面…

今天想来看看 AI 是怎样作曲的。 本文会用 TensorFlow 来写一个音乐生成器。 计算机会首先把你的语音转化成文字，并且提取出关键字，转化成词向量。 然后会用一些打过标签的音乐的数据，这些标签就是人类的各种情感。接着通过在这些数据上面训练一个模型，模型训练好后就可以生成…

最近拿到本《Python for Data Analysis》，就用Jupyter Notebook来跑了一遍里面的例子，现在想把他做个记录，以后翻翻看也好（PS：早上翘课被点名了，欲哭无泪）

见名知意，其数据结构基础为二叉树，初次接触到二叉树时并没有感觉到其有什么突出之处。但看到通过二叉树构建出的二叉查找树方案时，确被深深的震撼了。 没有键值相等的结点。 这里可以很容易看出其规律，不需要过多的解释。 现在再插入一个元素13。 13>12所以往右边走来到14，13 <…

激活函数将神经网络最后一层输出当做输入，进行转换。也用于神经网络两层之间。 比如在逻辑回归中，用于将输出转换为0/1进行分类。在神经网络中用于确定输出是yes/no。或者将输出映射到某一个范围之间，比如手写数字识别中，将输出映射到0--9之间。 如上函数，该输出不会限制在任何范…

最近朋友问了一个关于列车调度的问题，求两个地点之间的最短路径。听起来挺简单的问题，可是仔细思考后发现完全无从下手。最近空闲下来便恶补了一番数据结构。 求最短路径的方法有Dijkstra，Floyd，BFS等等 其中Floyd适合多源最短路径，BFS适合无权值的情况，这里问题属于…

文章选自Medium，机器之心编译。 MIT 6.S191 不仅仅是一门深度学习课程系列。在设计它时，我们希望做的更多。我们想要听众具备必须的实践技能，部署自己的深度学习模型，并将其应用到课程之外倍感兴奋、深受启发的问题上。 因次，在这门课程的教学中，我们选用了 TensorF…

看这个系列需要有Python的基础知识，虽然一开始想写一篇Python概要的，实在是很庞杂，而且有那么多好的Python基础教程，自己就不多插一脚了吧。个人觉得IBM上的“可爱的Python”系列不错。 OK，让我们开始吧~