摘要：
Square-Loss Sigmoid+Square-Loss Sigmoid+cross-entropy hinge-loss 线性SVM 梯度下降训练SVM logistic和线性SVM 核方法 径向基函数核 Sigmoid-Kernel 自己设计核 深度学习和SVM 阅读全文
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logistic 似然函数 为什么不用均方误差 判别式模型和生成式模型 softmax logistic的限制 阅读全文
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CNN 图像识别为什么使用CNN CNN架构 卷积层、池化层作用 CNN在学什么 CNN的其他应用 阅读全文
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越深越好？ 矮胖结构 v.s. 高瘦结构 模组化 语音识别举例 普遍性定理 电路解释 剪窗花解释 端到端学习 阅读全文
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改进深度学习 梯度消失 ReLU Maxout
自适应学习率 RMSProp Momentum Adam
提前停止 正则化 dropout 阅读全文
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反向传播 前向传播 梯度下降 阅读全文
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完全前馈神经网络 矩阵计算 隐藏层特征提取 模型评估 寻找最优参数 阅读全文
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如何做分类 概率模型 概率和分类 先验概率 极大似然估计 概率模型拟合三部曲 高斯分布 伯努利分布 阅读全文