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RSS订阅转载 对于权重初始化的研究
「学习内容总结自udacity深度学习课程，截图来自 udacity 课件」权重初始化对于神经网络来说十分重要，一个好的权重初始化的方法能够帮助神经网络更快的找到最优解决方案。之前在TensorFlow的基本使用(1)-创建简单神经网络这篇笔记中提到使用截断正态分布的方法随机初始化权重，在学习了weight initialization这门课后有了更直观的理解。初始化为全1或全0按...
2019-03-26 16:32:53
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转载 C++ 值传递、指针传递、引用传递详解
数组和指针背后——内存角度语义"陷阱"---数组和指针而关于值传递，指针传递，引用传递这几个方面还会存在误区， 所有我觉的有必要在这里也说明一下~下文会通过例子详细说明哦值传递：形参是实参的拷贝，改变形参的值并不会影响外部实参的值。从被调用函数的角度来说，值传递是单向的（实参->形参），参数的值只能传入，不能传出。当函数内部需要修改参数，并且不希望这个改变影响调用者时，采...
2018-10-24 13:15:54
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转载 卷积神经网络的复杂度分析
卷积神经网络的复杂度分析原作者: Michael Yuan|来自: 知乎摘要: 在梳理CNN经典模型的过程中，我理解到其实经典模型演进中的很多创新点都与改善模型计算复杂度紧密相关，因此今天就让我们对卷积神经网络的复杂度分析简单总结一下下。时间复杂度决定了模型的训练/预测时间。如果复杂 ... 网络 工具 模型 神经网络 案例 在梳理CNN经典模型的过程中，我理解到其实经典...
2018-07-17 14:33:51
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转载 随机取数据算法性能比较
您有在工作中有类似这样的需求吗：从10万条不重复的数据中随机取出1千条不重复的数据？这里我们通过几种方法来实现此需求，并对每种方法进行性能比较，然后得出较优的方案，如果您有更优的方案，欢迎分享。 初始化数据： //最大值 const int maxValue = 1000000; //循环次数
2016-12-01 08:49:19
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原创 嵌入式职业思考
技术永远不是最重要的，扎进技术里不走出来，似乎是中国工程技术人员的通病。预见明天的生活方式是什么样的，明天的数字企业是怎样的，然后，才努力努力地工作学习，用技术实现你所想象到的。 中国工程技术人员没有商品意识，除了做技术之外，就做不的别的了。你们所说的方向只是些技术词汇，而见不到应用方向。 只听到大家总在谈Embedded Linux、 ARM、 DSP、 WindCE ，我们对无线通信、新型用户界面、语音识别、人工智能、之类技术的应用了解多少，我们对 IT 产业的状况、格局了解多少
2011-02-28 09:56:00
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《电子器件》 Floyd 仿真文件
2014-11-05
空空如也
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