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RSS订阅原创 深度学习03 -来源于李宏毅老师的课堂
除了解决资料的方法还有什么解法呢：不要让你的模型有很大的弹性，给他一些限制，比如对选择方向上的限制，因为选择的方案有限，所以可能很快的就能选到比较接近的function，写less parameter，但是不能限制过大。1.less feature 选用少的东西，比如给的是三天的资料然后选择用两天 2.early stopping 早停 3.当使用过于复杂的model时，也有可能发生到达某个地方忽然loss暴涨。如何解决呢，第一个很有效的方法是增加你的训练资料，但是补充训练资料是一个比较浪费时间的方法。
2026-03-25 11:13:15
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原创 解剖小龙虾(openclaw) -来源于李宏毅老师的课堂
但是ai agent并不是人工智能(大语言模型)， openclaw对任务进行加工传给大语言模型，所以龙虾其实只是一个界面。
2026-03-11 22:26:39
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原创 深度学习02
所有的过程就是，先前向算出r1=wx r2=wx 然后算出个y‘=w3r1+w4r2 ，然后就得到了loss等于绝对值内y-y’ ，然后应该是再反向梯度回传不断更新参数。神经网络有激活函数sigmoid ，如果没有激活函数，无论网络多么复杂，最后的输出都是输入的线性组合，因为激活函数是非线性元素，所以给神经元引入了非线性元素。全连接神经网络也是多层感知机：上一列和下一列之间全连接：边数是满的，神经元有bias ->深度学习 ->多隐藏层，中间是看不到的。
2026-03-02 13:26:42
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原创 深度学习01
我们想要的输出（任务类别）：1.回归任务(填空题)：比如推测明天的温度有多高 2.分类任务(选择题) 图片：猫./狗，病的轻重，下围棋也是分类任务 3.生成任务(结构化)，是简答题。决策树：垃圾邮件：认识的人，垃圾关键词 ：如果垃圾邮件中没用垃圾关键词怎么办呢：添加特征 决策树不适合去处理没有见过的特征。：求偏导，如果导数是正，导数越大，多走一点，导数越小，少走i一点？常见的神经网络的输入：1.向量 2.矩阵就是张量，图片的背后就是矩阵：像素点三通道 3.序列：一串话或视频。
2026-03-01 14:29:44
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空空如也
空空如也
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