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《神经网络与深度学习》2.8读书笔记

2.8.1 PAC(可能近似正确 Probably Approximately Correct) 降低对学习算法的期望，只要求学习算法可以以一定的概率学习到一个近似正确的假设，即PAC学习一个PAC 可学习（PAC-Learnable）的算法是指该学习算法...

子永编辑于 2020-12-14 14:10:07
《神经网络与深度学习》第二章机器学习概述01

**字体变为红色的代码** 我是尺寸第二章机器学习概述机器学习：通过数据来让机器算法进行学习. 2.1 基本概念并...

逻辑回归不逻辑编辑于 2021-03-13 22:57:00
《神经网络与深度学习》第一章绪论01

1.深度学习相关定义 **字体变为红色的代码** 我是尺寸 深度学习是机器学习的一个分支，是指一类问题以及解决这类问题采用的方...

逻辑回归不逻辑编辑于 2021-06-29 22:57:02
《神经网络与深度学习》第一章绪论02

**字体变为红色的代码** 我是尺寸1.1 人工智能智能=‘计算机控制’+‘智能行为’ 图灵测试提出的目的：为了对‘智能’...

逻辑回归不逻辑编辑于 2021-03-08 16:56:12
《神经网络与深度学习》第二章机器学习概述02

**字体变为红色的代码** 我是尺寸2.2.3 优化算法 ① 梯度下降法最简单、常用的优化算法：梯度下降法; ②提前...

逻辑回归不逻辑编辑于 2021-04-02 21:24:08
《神经网络与深度学习》读书笔记

第二章机器学习概述 2.1 基本概念芒果的特征包括颜色、大小、形状、产地、品牌等。芒果的标签例如水分甜度成熟度等的综合打分也可以是好、坏这样的离散值。一个标记好特征以及标签的芒果看作一个样本。一组样本构成的集合称为数据集：一般分为训练集和测试...

子永编辑于 2020-11-01 20:55:56
《神经网络与深度学习》读书笔记

第6章循环神经网络在前馈神经网络中，信息的传递是单向的，这种限制虽然使得网络变得更容易学习，但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力．在生物神经网络中，神经元之间的连接关系要复杂得多．前馈神经网络可以看作一个复杂的函数，每次输入都是独立的，即网络的输出只...

子永编辑于 2021-04-09 14:44:44
《神经网络与深度学习》4.2 读书笔记

4.2 网络结构一个生物神经细胞的功能比较简单，而人工神经元只是生物神经细胞的理想化和简单实现，功能更加简单．要想模拟人脑的能力，单一的神经元是远远不够的，需要通过很多神经元一起协作来完成复杂的功能，这样通过一定的连接方式或信息传递方式进行协作的神经元可...

子永编辑于 2021-01-23 09:15:01
《神经网络与深度学习》读书笔记

4.6 优化问题神经网络的参数学习比线性模型要更加困难，主要原因有两点：1）非凸优化问题和 2）梯度消失问题.非凸优化问题神经网络的优化问题是一个非凸优化问题。梯度消失问题由于Sigmoid型函数的饱和性，饱和区的导数更是接近于0．这样，误差经过...

子永编辑于 2021-02-27 19:56:55
《神经网络与深度学习》读书笔记

2.6数据的特征表示传统的数据特征如果直接表示出来，一方面，特征数目比较多，对模型的要求高；另一方面也存在着许多的缺点：特征之间冗余度比较高不是所有的特征都有用很多特征异变特征中存在噪声为解决上面的问题，引入了特征学习特征学习：让机器自动...

子永编辑于 2020-11-29 12:59:33

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