台大李宏毅--初入深度学习

最新推荐文章于 2024-10-10 09:56:35 发布
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#深度学习 #神经网络 #李宏毅

本文探讨了机器学习与深度学习的区别，特别是从特种工程到网络结构构建的转变，并介绍了如何通过梯度下降来减少神经网络的损失函数。

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1. 神经网络

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机器学习的复杂所在，就是与 怎么进行特种工程
而深度学习的复杂所在，就是 怎么构造网络的结构（即层数，每层神经元的个数）
所以传统机器学习到深度学习的转化，就是特种工程到构造结构的转化。

  1. 那么结构可以自动生成吗？
    可以，但是还不完善。
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2. 神经网络的损失函数

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那么怎么减少损失函数loss function. ——————》梯度下降

3. 梯度下降

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二刷（李宏毅深度学习，醍醐灌顶，长刷长爽）
2301_80670411的博客
07-08 1370
摘要：深度学习通过构建复杂函数模型解决回归、分类等任务。其核心是通过初始函数设定（如y=wx+b）、损失函数评估误差、梯度下降优化参数来拟合目标函数。非线性问题需引入激活函数（如ReLU、Sigmoid）叠加逼近真实关系。网络结构包含横向神经元处理多变量输入和纵向深层网络提高拟合能力，采用小批量梯度下降加速训练。最终通过参数优化实现函数逼近，但需防止过拟合。
深度学习理论（李宏毅
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10-16 3008
但是怎么定这个有未知数的function呢、那通常假设你没有什么想法的话、往往你需要先对你的资料做一些观察、想象一下，假设有一个function可以成功的分类宝可梦跟数码宝贝、那这个function它应该长什么样子所以，开始进行机器学习之前，也许我们先对资料进行一些观察。好在经过一番观察以后。我发现 他们虽然长得很像，但其实还是有显著差异：画风不同很多package呢可以帮你把一个图片里面的线呢把它画出来。细节不重要，总之扣一个library自动会产生这种边线的图。
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07-29
台大李宏毅讲授的一天搞懂深度学习公开课的全部视频资料，还有之前上传的全部课件。由于上传量的限制，分开上传，请注意顺序。
新手如何快速入门深度学习
迪哥有点愁
07-27 8145
如何快速入门深度学习本篇学习笔记对应深度学习入门视频课程博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/tangyudi 欢迎转载 深度学习入门必备基础 避开常见误区 学习路线图 干货分享 深度学习必备基础 深度学习发展至今已然有几个年头了，上个世纪九十年代的美国银行率先使用深度学习技术做为手写字体识别，但深度学习的惊艳登场并没有留住它一时的辉煌， 直到2012年深度学习这个领域才开始渐入
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潜艇
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台大李宏毅
weixin_41078740的博客
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04-10 5632
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深度学习李宏毅笔记
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2301_80134557的博客
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