不经意间看到了SSD这篇文章的一份翻译：lib.csdn.net/article/deeplearning/53059但大体看了一下并不是很好理解，所以又综合了几篇博文来看~...
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不经意间看到了SSD这篇文章的一份翻译：lib.csdn.net/article/deeplearning/53059但大体看了一下并不是很好理解，所以又综合了几篇博文来看~...
MCMC和Gibbs Sampling 1.随机模拟 随机模拟又名蒙特卡罗方法，蒙特卡罗方法的源头就是当年用来计算π的著名的的投针实验，由于统计采样的方法成本很高，一直...
《TensorFlow从0到1》就要结束了。 3条主线 这个部分共包含18篇文章，4万余字（简书的严格统计不到4万）。总的来说，它无外乎两方面内容：人工神经网络，及其Tens...
作者：陈迪豪 来源：CSDNhttp://dataunion.org/26447.html 交叉熵介绍 交叉熵（Cross Entropy）是Loss函数的一种（也称为损失函...
来写一个softmax求导的推导过程，不仅可以给自己理清思路，还可以造福大众，岂不美哉~softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层，神经网络的反向传播中关键的步骤...
注意：tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出，而是softmax或sigmoid函数的输入，因为它在函数内部进行si...
TensorFlow从0到1系列回顾 通过上一篇 13 驯兽师：神经网络调教综述，对神经网络的调教有了一个整体印象，本篇从学习缓慢这一常见问题入手，引入交叉熵损失函数，并分析...
