神经网络相关好文

深度学习核心技术概览

最新推荐文章于 2025-01-07 21:54:03 发布

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本文介绍了深度学习领域的多个核心概念和技术，包括卷积、one-hot编码、TensorFlow、Keras等工具的使用，以及反向传播算法、损失函数、梯度下降等关键理论。通过这些内容，读者可以对深度学习的基础架构和技术细节有一个全面的理解。

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1、卷积

卷积

2、one hot 编码

one hot 编码及数据归一化独热编码（One-Hot Encoding）介绍及实现

3、TensorFlow

TensorFlow中文社区

4、Keras

Keras文档的中文版

5、反向传播算法 BP

详解反向传播算法（上）详解反向传播算法（下）

BP神经网络的数学原理及其算法实现反向传播算法（过程及公式推导）

向传播算法的直观理解

6、损失函数(误差函数)

神经网络之损失函数

深度神经网络（DNN）损失函数和激活函数的选择

损失函数要除以2分之1

不同的损失函数会对深度神经网络带来什么样的影响？

神经网络的交叉熵损失函数

神经网络激活函数和损失函数

设置数据与损失函数

7、梯度下降

梯度下降（Gradient Descent）小结

8、规范化

数学 · 神经网络（四）· Normalize

9、神经网络

机器学习算法原理之人工神经元和单层神经网络

10、深度学习

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列

11、规则化

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数机器学习中的范数规则化之（二）核范数与规则项参数选择

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

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神经网络与Transformer详解

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Transformers是近年来在自然语言处理和计算机视觉领域取得巨大成功的一类模型。其核心思想是自注意力机制（self-attention），能够捕捉长距离依赖关系，显著提高模型的表达能力。Transformers在多个任务中展现了卓越性能，推动了深度学习的发展。

神经网络：激活函数选择

qq_51448765的博客

09-22

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神经网络主体分为输入层、隐藏层和输出层三个模块。一般情况下，输入层只负责对数据的输入，并不做任何的变换。故而，只涉及和层两个模块。

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CNN笔记：通俗理解卷积神经网络

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