1. Stanford Convolutional Neural Network on the?MNIST digits dataset?

http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/mnist.html

2. 稀疏編碼器找圖像的基本單位

吳岸城的《神經網絡與深度學習》4.8 章引入的例子。

https://github.com/danluu/UFLDL-tutorial

?

3. logistic 回歸?梯度上升算法推導

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27907889

?

4.?拉格朗日乘子法如何理解

wiki

https://www.zhihu.com/question/38586401

SVM支持向量機-拉格朗日，對偶算法的初解，svm向量?推薦

支持向量機（SVM）的詳細推導過程及注解?推薦

SVM中的對偶問題、KKT條件以及對拉格朗日乘子求值得SMO算法

SVM中引入拉格朗日對偶理解? 寫了一系列，都可以看看

?5. SVM 懲罰因子

SVM學習（五）：松弛變量與懲罰因子?推薦

SVM之松弛變量和懲罰因子

關于SVM中，對常數C的理解？? 知乎

?

6. SVM python 代碼 分析

?支持向量機，分析比較詳細

轉載于:https://www.cnblogs.com/shaohef/p/7867427.html

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习demo的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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