機(jī)器學(xué)習(xí)可不是源于模仿神經(jīng)元,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才是源于模仿神經(jīng)系統(tǒng) 講師要注意 聽眾更要注意
2017-08-15
人工智能還差著遠(yuǎn)呢 代替同聲傳譯幾十年前就說了 到現(xiàn)在還沒有實(shí)現(xiàn) 未來也早
2017-08-15
高估了自己,哈哈,將學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.01與0.001,都不能夠收斂,一臉懵,好在看了同學(xué)分享的原文,多謝。
2017-08-13
暈, zip([[1,2,3],[4,5,6]], [1,-1]) 老師注釋上寫錯(cuò)了,結(jié)果應(yīng)該是[([1, 2, 3], 1), ([4, 5, 6], -1)]
2017-08-13
細(xì)節(jié)看不懂的建議回去補(bǔ)補(bǔ)Python基礎(chǔ),py還是很靈活的,寫慣了c和java可能有點(diǎn)轉(zhuǎn)不過來
2017-08-13
本來以為感知器應(yīng)用的數(shù)學(xué)知識(shí)有多難得。結(jié)果發(fā)現(xiàn)很簡(jiǎn)單 而且很好理解啊。運(yùn)用的數(shù)學(xué)知識(shí)并不難啊
2017-08-11
這位老師的數(shù)學(xué)功底很差啊,基本公式的解釋都有錯(cuò)誤,很low很low,哎
2017-08-10
使用pycharm 顯示Traceback (most recent call last):
File "E:/pythoncode/network_easy/.idea/ganzhiqi.py", line 2, in <module>
import numpy as np
File "E:/pythoncode/network_easy/.idea/ganzhiqi.py", line 2, in <module>
import numpy as np
2017-08-06
Traceback (most recent call lastFile "E:/pythoncode/network_easy/.idea/ganzhiqi.py", line 2, in <module> import numpy as np File "E:\pythoncode\network_easy\.idea\numpy\__init__.py", line 131, in <module> raise
2017-08-06