訓練流程和傳統的神經網路類似，構建loss function，然後根據bp演算法進行訓練，不同之處在於傳統的神經網路的訓練準則是針對每幀資料，即每幀資料的訓練誤差最小，而ctc的訓練準則是基於序列（比如語音識別的一整句話）的，比如最大化p(z
|x)p
(z|x
)偏導數 ∂
l(x,
z)∂a
tk=y
t
訓練流程和傳統的神經網路類似，構建loss function，然後根據bp演算法進行訓練，不同之處在於傳統的神經網路的訓練準則是針對每幀資料，即每幀資料的訓練誤差最小，而ctc的訓練準則是基於序列（比如語音識別的一整句話）的，比如最大化p(z
|x)p
(z|x
)偏導數 ∂
l(x,
z)∂a
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感知器和神經網路訓練（公式推導及C 實現）
感知器是乙個二元線性分類器，其目標是找到乙個超平面將訓練樣本進行分隔 分類 其表示為 一般使用的啟用函式不是階躍函式，常用的有sigmoid函式 其導數 在1個樣本的訓練集上代價函式 最小均方誤差 通常為 c 12 a y 2 訓練過程中步長 學習速率 為 的 w 和b的新值為 w ib wi wi...
機器學習速成筆記（二） 訓練與損失
訓練模型通過有標籤樣本來學習 確定 所有的權重和偏差的理想值。損失是對槽糕 的懲罰，損失是乙個數值，模型的 完全正確，則損失為零，反之，模型的 越槽糕，損失越大。平方損失 一種常見的損失函式，線性回歸模型就是使用該平方損失 均方誤差 每個樣本的平均平方損失，計算均方誤差，要算出所有樣本 的平方損失之...
html和css學習筆記（二）
cellspacing 單元格邊框和單元格邊框之間的距離 cellpadding 單元格內容與單元格邊框之間的距離 三參為0 border cellspacing cellpadding 一般都為0，預設cellspacing cellpadding有值 catption，必須緊隨table標籤之後...