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UFLDL:向量化

吴恩达的 CS294A 是一门很好的深度学习入门课程,打算接下来的学习以这个课程的内容为主。UFLDL Tutorial 是 CS294A 课程的 wiki 页,包含了课程讲义和作业。如果你对 监督学习逻辑回归梯度下降 等基础概念并不熟悉,可以先学习 之前的课程

关于课程作业的 Python 代码已经放到了 Github 上,点击 课程代码 就能去 Github 查看( 无法访问 Github 的话可以点击 Coding 查看 ),代码中的错误和改进欢迎大家指出。

向量化

向量化 是在代码中竟可能地使用向量运算来代替原有 For 循环。由于能够使用向量运算的库通常对向量运算进行过优化,所以可以大大加速代码的执行速度。

由于之前课程的代码已经使用了 向量化,所以这次的课程作业只是加上了 MNIST 数据集的读取( 这次就只放上训练结果~(≧▽≦)/~啦啦啦 )。对 向量化 还不太熟悉的同学可以参考 UFLDL Tutorial。对于 Python Numpy 的使用,发现 Python Numpy Tutorial 挺好的,推荐给入门的同学。

从训练结果可以看出一些数字的笔划。


hertzcat

2018-10-26

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