”深度学习基础s“ 的搜索结果

     本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经...

     1. 深度学习基础 1.1 本质1——特征自动学习 1.3 本质3——深层网络结构 1.4 深度学习 vs. 神经网络 1.5 深度学习的本质 1.6 深度学习的训练方法 2. 自动编码器 2.1 自动编码器与特征提取 2.2 无监督的特征...

     一、深度学习的基本概念 简单概括是，使用神经网络，进行不断学习训练和修正的过程。训练集就是有答案的习题，神经网络每一次写完作业都会去对答案，如果有偏差，就自动修正参数，谓之迭代，直到最后错误率越接近0越...

     卷积神经网络CNN：包含卷积层的神经网络 利用BP（反向传播）算法训练LeNet5网络 检索、目标检测、图像分割、图像描述 全连接层：神经元全连接 BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播 卷积层：有一个卷积核...

      之前本博客整理过数千道微软等公司的面试题，侧重数据结构、算法、海量数据处理，详见：微软面试100题系列，今17年，近期和团队整理BAT机器学习面试1000题系列，侧重机器学习、深度学习。我们将通过这个系列索引绝...

     在深度学习中最重要的算法莫过于反向传播算法（Back Propagation，BP）和梯度下降算法（Gradient Descent，GD），从宏观上理解深层神经网络中的这两个算法，前项传播经激活函数输入到后一层，在最后一层计算误差，经...

     第一章 深度学习基础：https://www.jianshu.com/p/6c08f4ceab4c 第二章 深度学习的数学构建模块：https://www.jianshu.com/p/ba51e470b736 第三章 神经网络入门：https://www.jianshu.com/p/f1332c58ca86 第四章 ...

     说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络...

     残差连接的有效性详解 （1）网络性能退化问题。 一般认为神经网络的每一层分别对应于提取不同层次的特征信息，有低层，中层和高层，而网络越深的时候，提取到的不同层次的信息会越多，而不同层次间的层次信息的组合...

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