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反向传播算法基于多元函数链式法则,以下记录多元函数链式法则的证明与反向传播算法的实例推演。 如果函数$u=\varphi$及$v=\psi$都在点$t$可导,函数$z = f(u,v)$在对应点$(u,v)$具有连续偏导数(重点),那么复合函数$z
学习算法,除了知道原理以及代码实现以外,还有更重要的是学会如何评价、分析一个排序算法的 执行效率、内存损耗、稳定性。冒泡排序只会操作相邻的两个数据。
首先我们玩的是比较经典的选择排序选择排序也是我们本系列的第一个O(n^2)算法很多人认为最优的算法是O级别的算法。O(n^2)相对而言比较基础,由简入难。我们可能找不到最优的解决办法,但是我们肯定会一种最简单的办法。有些情况下,我们借用算法的思想去做项目的
(说明:ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络,获得了 ImageNet 2015 冠军,通过让网络对残差进行学习,在深度和精度上做到了比CNN 更加强大。每一个GBDT的每一个叶子节点上都存储着一个残差回归量,当输入落到一个节点上时,就将残差
直接插入排序算法是一种简单,直观且稳定的排序算法。 直接插入排序的原理就好比抓扑克牌一样,我们每新抓到一张扑克后,会扫描已经有序的扑克牌,以升序为例,从大到小扫描扑克牌,当出现扑克小于当前的新扑克时,将新扑克牌插入到该牌的后面,即可得到一个新的有序序
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