1. 深度学习有哪些应用

  • 图像：图像识别、物体识别、图片美化、图片修复、目标检测。
  • 自然语言处理：机器创作、个性化推荐、文本分类、翻译、自动纠错、情感分析。
  • 数值预测、量化交易

2. 什么是神经网络

我们以房价预测的案例来说明一下，把房屋的面积作为神经网络的输入（我们称之为

激活函数、正向传播、反向传播及softmax分类器，一篇就够了！的更多相关文章

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  2. 机器学习（ML）八之正向传播、反向传播和计算图，及数值稳定性和模型初始化

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  3. 小白学习之pytorch框架(6)-模型选择(K折交叉验证)、欠拟合、过拟合(权重衰减法(=L2范数正则化)、丢弃法)、正向传播、反向传播

    下面要说的基本都是<动手学深度学习>这本花书上的内容,图也采用的书上的 首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) ...

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    首先说明啊:logistic分类器是以Bernoulli(伯努利) 分布为模型建模的,它可以用来分两种类别:而softmax分类器以多项式分布(Multinomial Distribution)为模型 ...

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  7. 深度学习与计算机视觉系列(3)_线性SVM与SoftMax分类器

    作者: 寒小阳 &&龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49949535 ht ...

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