bp神经网络详解
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一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现
什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示。 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果想要使 J(w) 最小,w的值需要减小。而初始位置的
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吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络基本操作详解
卷积层 CNN中卷积层的作用: CNN中的卷积层,在很多网络结构中会用conv来表示,也就是convolution的缩写。 卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取,这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。 对于图片而言,图片是一个二
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深度学习综述
本文上半部分深入浅出介绍深度学习的基本原理和核心优势,下半部分则详解CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用,并对深度学习技术的未来发展进行展望。 深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著
技术小能手
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深度学习 最容易读进去的深度学习科普贴 关于深度学习,这可能是你最容易读进去的科普贴了(一) 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 深度学习入门必看的书和论文?有哪些必备的技能需学习? [转]《零基础入门深度学习》系列文章(教程+代码) 深度学习
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AI消除 bug ,彻底了实现了“bug-free″?
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