微信公众号（1）公式：假设：输入图片（Input）大小为I*I，卷积核（Filter）大小为K*K，步长（stride）为S，填充（Padding）的像素数为P，那卷积层输出（Output）的特征图大小为多少呢?可以得出推导公式：O=（I-K+2P）/S+1（2）例子：我们采用的卷积核大小为K=3*3，填充大小为P=1，步长为S=2。对5*5的输入特征图进行卷积生成3*3...

“微信公众号”Flatten层的实现在Keras.layers.core.Flatten()类中。作用：Flatten层用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡。Flatten不影响batch的大小。例子：from keras.models import Sequentialfrom keras.layers.core import Flattenfrom ke..

这周本来想写一篇个人笔记，关于神经网络中反向传播算法识别手写字符的实现。但是，在整理自己的思路的时候，发现本人把之前看的许多神经网络的东西都给忘了，内心很是着急啊！在看到激活函数的时候，突然不知道激活函数是干嘛用的！立马翻遍手里的纸质资料，都说的模糊不清。无奈，赶紧来网上看看！下面，我就把在网上看到的知识点，总结一下，形成读书笔记，方便大家学习！由于本人知识有限，文章有少部分参考网上，如有侵权，请

微信公众号1. 传统的循环神经网络传统的神经网络可以看作只有两个time step。如果输入是“Hello”（第一个time step），它会预测“World”（第二个time step），但是它无法预测更多的time step。2. LSTM、GRU等【知乎】如何理解LSTM中的time step？ - 知乎 https://www.zhihu.com/question/271...

我的个人微信公众号：Microstrong微信公众号ID：MicrostrongAI公众号介绍：Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/MicrostrongGithub：https://githu...

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最近在学习《机器学习》，有很多公式中含有希腊字母，整理了所有希腊字母在程序中的命名。公式中表示代码中表示读音中文汉字化读音α alpha a:lf阿尔法βbeta bet 贝塔γgamma ga:m伽马

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