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专题:深度神经网络基本问题的原理详细分析和推导

这是一篇关于神经网络算法设计的几个基本问题的理论分析的专题文章,涉及到比较多的原理推导。文章的主体来自Ian Goodfellow 的《Deep Learning》;Andrew Ng在Coursera的《Machine Learning》课程;周志华老师的《机器学习》Michael Nielson 的线上书籍: 曹振华老师的《随机数学基础》。本文涉及到的概念和理论,尽可能参考自维基百科,保证所有观点的严密和权威。

2017-04-10 17:23:57

算法的性能度量基础理论

本文概述了算法分析中的时间复杂度和空间复杂度的概念,并给出了一些简单的计算方法

2017-03-26 13:41:59

git工作流具体操作流程

本文总结了 git常用的集中式工作流和gitflow工作流的具体操作步骤。

2017-03-26 12:22:14

openCV3.0.0+win10+vs2013安装与配置

本文介绍了Windows10 + vs2013 的环境配置

2016-02-12 10:57:42
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