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RSS订阅原创 小白的深度学习日常7
感知机（Perceptron）是一种简单的人工神经网络模型，由美国心理学家弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）在1957年提出，在机器学习和人工智能领域具有重要地位，是理解更复杂神经网络的基础。以下从原理、算法过程、应用场景、优缺点等方面进行介绍：激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，以下从线性模型的局限性、赋予网络非线性能力、引入可学习的非线性变换、增加模型的表达能力、对数据进行特征提取和变换以及实现复杂决策边界等方面，解释为什么神经网络需要激活函数：Sigmoid函数是一种在机器学
2025-02-18 21:11:07
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原创 小白的深度学习日常5
无监督学习是一种机器学习方法，其核心目标是从未标记的数据中发现潜在的结构、模式或关系，不需要人工干预提供标签。无监督学习意义：无监督学习是一种机器学习方法，其核心目标是从未标记的数据中发现潜在的结构、模式或关系，不需要人工干预提供标签。常见的无监督学习方法：自监督学习（Self-Supervised Learning）是无监督学习的一个分支，专注于在没有标签的情况下，通过生成伪标签来训练模型。这些伪标签通常来自数据增强或特定的生成过程，旨在帮助模型更好地捕捉数据的内部结构和分布。对比学习（Contra
2025-02-15 20:42:28
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原创 小白的深度学习日常3
对应第4节分类任务通过前面的学习，我们已经学习了全连接神经网络，接下来要学习卷积神经网络CNN前面用全连接问题主要解决的是回归预测问题。现实中除了预测问题，还有分类问题：如何做分类的输出？用独热编码表示。独热编码（One-Hot Encoding）是一种用于处理分类数据的编码方式。在机器学习和深度学习中，很多算法不能直接处理分类数据，因为它们期望输入是数值型的。独热编码将分类变量转换为一种可以被机器学习算法理解的格式。原理：独热编码的原理是将每个类别映射到一个二进制向量，其中只有一个元素为
2025-02-13 15:52:10
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空空如也
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