深度学习李宏毅PPT学习笔记一（深度学习介绍）

最新推荐文章于 2025-09-28 08:49:12 发布
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什么是深度学习？DNN就是有多个隐层的NN

机器学习的本质，是学习一个函数，学习一种信息到另一种信息的映射。
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这种映射的建立，分为三个步骤：确定模型的结构，训练模型的参数，寻找出最佳参数的模型。然后就可以利用这个模型来进行预测。
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在神经网络中，输入向量和权重向量相乘，然后加上偏差，再经过激活函数，一般是sigmod，就得到了一个神经元的输出。
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在普通的一次函数中，我们用k和b定义这个函数，而在神经网络中，我们就利用神经网络的架构，例如每一层神经元的数量，每个连接的权重和偏差，来定义这个映射。
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全连接前向网络，就是神经元信息的传递，只能从输入层到输出层的方向，且所有元素全部连接。而深度网络，就是指有很多隐层的神经网络。
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softmax函数，相当于把所有预测的结果，映射到0-1区间内，变成一种概率分布，概率大小就是置信度confidence，最后输出概率最大的

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leaflet叠加热力图分析（leaflet篇.12）
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