-
4.5 案例研究：中国移动电话市场
4.5 案例研究：中国移动电话市场 下面是中国移动电话市场的一个主要参与者所做的竞争对手分析。简单地说，分析找出了如下样板信息。 方框1、2、3的关键信息表现出不匹配的情况。一个想要成为全球运营商的竞争对手，怎么能够在无法偿还债务的情况下，提供最低价的电话服务？关键的假设是公司内部经营，它与可能不再有效的一个文化推动因素有关。这就为另一个竞争对手提... -
3.6 手写数字识别
3.6 手写数字识别 3.6.1 MNIST 数据集 3.6.2 神经网络的推理处理 3.6.3 批处理 3.6 手写数字识别 介绍完神经网络的结构之后，现在我们来试着解决实际问题。这里我们来进行手写数字图像的分类。假设学习已经全部结束，我们使用学习到的参数，先实现神经网络的“推理处理”。这个推理处理也称为神经网络的前向传播 （forward p... -
6.5 二叉树的定义
6.5 二叉树的定义 6.5.1 二叉树特点 6.5.2 特殊二叉树 6.5 二叉树的定义 现在我们来做个游戏，我在纸上已经写好了一个100以内的正整数数字，请大家想办法猜出我写的是哪一个？注意你们猜的数字不能超过7个，我的回答只会告诉你是“大了”或“小了”。 这个游戏在一些电视节目中，猜测一些商品的定价时常会使用。我看到过有些人是一点一点的数字... -
3.1 Android控件架构
3.1 Android控件架构 3.1 Android控件架构 Android中的每个控件都会在界面中占得一块矩形的区域，而在Android中，控件大致被分为两类，即ViewGroup控件与View控件。ViewGroup控件作为父控件可以包含多个View控件，并管理其包含的View控件。通过ViewGroup，整个界面上的控件形成了一个树形结构，这也... -
7.4 卷积层和池化层的实现
7.4 卷积层和池化层的实现 7.4.1 4 维数组 7.4.2 基于 im2col 的展开 7.4.3 卷积层的实现 7.4.4 池化层的实现 7.4 卷积层和池化层的实现 前面我们详细介绍了卷积层和池化层，本节我们就用 Python 来实现这两个层。和第 5 章一样，也给进行实现的类赋予 forward 和 backward 方法，并使... -
8.2 深度学习的小历史
8.2 深度学习的小历史 8.2.1 ImageNet 8.2.2 VGG 8.2.3 GoogLeNet 8.2.4 ResNet 8.2 深度学习的小历史 一般认为，现在深度学习之所以受到大量关注，其契机是 2012 年举办的大规模图像识别大赛 ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition C... -
参考文献
参考文献 Python / NumPy 计算图（误差反向传播法） 深度学习的在线课程（资料） 参数的更新方法 权重参数的初始值 Batch Normalization / Dropout 超参数的最优化 CNN 的可视化 具有代表性的网格 数据集 计算的高速化 MNIST 数据集识别精度排行榜及最高精度的方法 深度学习的应用 ... -
空标题文档
杨帅 宝贝计画绘本儿童美术教育创始人兼CEO 继续保持中国儿童原创绘本第一地位，打通儿童美育O2O新模式，精确数值系统，以优质项目植入阿里巴巴百川计划孵化，完成线下实体和APP的深度整合，致力于点亮每个孩子的想象力。” -
6.2 权重的初始值
6.2 权重的初始值 6.2.1 可以将权重初始值设为 0 吗 6.2.2 隐藏层的激活值的分布 6.2.3 ReLU的权重初始值 6.2.4 基于 MNIST 数据集的权重初始值的比较 6.2 权重的初始值 在神经网络的学习中，权重的初始值特别重要。实际上，设定什么样的权重初始值，经常关系到神经网络的学习能否成功。本节将介绍权重初始值的推荐值...