一、深层神经网络深层神经网络的符号与浅层的不同，记录如下：用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\)\(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量，例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\)\(a^{[l]}\)表示第\(l\)层中的激活函数,\(a^{[l]}=g^{[l]}(z^{[l]})\)二、前向和反向传播...

Failed to connect to Xilinx hw_server. Check if the hw_server is running and correct TCP port is used.由于我用的 是 nexys 3 的usb jtag 解决方法 xilinx tools->configure jtag settingstype : 选择为 D...

因为是Jupyter Notebook的形式，所以不方便在博客中展示，具体可在我的github上查看。github传送门: deeplearning.ai_JupyterNotebooks笔记传送门：DeepLearning.ai课程相关系列笔记转载于:https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/7459468.html...

原文链接:奇异值分解(SVD)的计算方法奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解方法，这篇文章通过一个具体的例子来说明如何对一个矩阵A进行奇异值分解。首先，对于一个m*n的矩阵，如果存在正交矩阵U(m*m阶)和V(n*n阶)，使得(1)式成立：\[A=U \Sigma V^T \tag{1}\]则将式(1)的过程称为奇异值分解，其中\(\Sigma_{mn}=\begin{b...

摘要神经网络在多个领域都取得了不错的成绩，但是神经网络的合理设计却是比较困难的。在本篇论文中，作者使用 递归网络去省城神经网络的模型描述，并且使用 增强学习训练RNN，以使得生成得到的模型在验证集上取得最大的准确率。在 CIFAR-10数据集上，基于本文提出的方法生成的模型在测试集上得到结果优于目前人类设计的所有模型。测试集误差率为3.65%，比之前使用相似结构的最先进的模型结构还有...

首先介绍数据读取问题，现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset，具体的细节不在这里赘述，看官方文档更清楚，这里主要记录一下官方文档没有提到的坑，以示"后人"。因为是记录踩过的坑，所以行文混乱，见谅。I 问题背景不感兴趣的可跳过此节。最近在研究ENAS的代码，这个网络的作用是基于增强学习，能够自动生成合适的网络结构。原作者使用TensorFl...

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍TensorFlowtf.appargparsetf.app.flags下面介绍 tf.app.flags.FLAGS的使用，主要是在用命令行执行程序时，需要传些参数，其实也就可以理解成对argparse库进行的封装，示例代码如下#coding:utf-8 # 学习使用 tf.app....