摘要： 目录 1.卷积神经网络的由来 在图像处理中，往往把图像表示为像素的向量，比如一个1000×1000的图像，可以表示为一个1000000的向量。在神经网络中，如果隐含层神经元数目与输入层一样，即也是1000000时，那么输入层到隐含层的参数数据为1000000×1000000=10^12，这样就太多了 阅读全文

摘要： 1.什么是超参数 所谓超参数，就是机器学习模型里面的框架参数。比如聚类方法里面类的个数，或者话题模型里面话题的个数等等，都称为超参数。它们跟训练过程中学习的参数（权重）是不一样的，通常是手工设定的，经过不断试错来调整，或者对一系列穷举出来的参数组合一通枚举（叫做网格搜索）。深度学习和神经网络模型，有 阅读全文

摘要： 1.神经网络的起源 在传统的编程方法中，我们通常会告诉计算机该做什么，并且将一个大问题分解为许多小的、精确的、计算机可以轻松执行的任务。相反，在神经网络中，我们不告诉计算机如何解决问题，而是让计算机从观测数据中学习，自己找出解决方法。 自动从数据中学习听起来不错，然而，2006年之前我们都仍然不清楚 阅读全文