随笔分类 - 深度学习入门
摘要：参考原文链接🔗：https://developer.aliyun.com/article/105339 “人世间，很多事情虽然已经做过了，却不为人知，但那又如何，重要的是，我已做过，并从中获得了很多。” 多层感知机网络遇到的大问题 第六讲中提到的多层前馈网络，有时也被称为多层感知机（MLP）。但是
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摘要：参考原文链接🔗：https://developer.aliyun.com/article/96427 上节我们提到，感知机无法解决“异或”的问题，解决这个问题的关键在于，是否能解决非线性可分问题。要解决这个问题，简单来说，就是使用更复杂的网络，也就是多层前馈网络。 多层网络搞定“异或”问题 深度学
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摘要：参考原文链接🔗：https://developer.aliyun.com/article/93540 《三字经》的开篇第一句就是：“人之初，性本善”。对于神经网络来说，这句话为“网之初，感知机”。感知机是一切神经网络学习的起点，是神经网络学习的“Hello World。 感性认识“感知机” 所谓感
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摘要：原文参考链接🔗：https://developer.aliyun.com/article/91436 机器学习的三个层次 机器学习的学习对象是数据，数据是否有标签，就是机器学习所处的“环境”，“环境”不一样，“环境”不一样，其表现出来的“性情”也有所不同，大致分为三类： （1）监督学习（Super
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摘要：参考原文链接🔗：https://developer.aliyun.com/article/90565 在前面的小节，我们大致了解了机器学习的形式化定义和神经网络的概念，在本小节中，我们将深入探讨神经网络中的神经元模型以及深度学习常用的激活函数以及卷积函数。 M-P神经元模型是什么？ 上一节中，我们
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摘要：参考原文链接🔗：https://developer.aliyun.com/article/88300 前面的小节中，我们仅仅泛泛而谈了机器学习、深度学习等概念，在这一小节，我们将给出他的更加准确的形式化描述。 人工智能的“江湖定位” 宏观上来看，人类科学和技术的发展，大致都遵循这样的规律：现象观察
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摘要：写在前边：好久没有梳理自己的生活了，直到考完试才发现，很多东西以为自己会了，其实掌握的并不好，只有真正学会，转化为自己的知识才是学习真正的意义，囫囵吞枣、假装刻苦只能感动了自己结果最后还是一无是处。 参考原文链接🔗：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/4
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