
深度学习
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嘉木空青
工科硕士,从事信号处理,数据分析,人工智能算法研究。19年入职场,现从事机器学习工作。
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零基础入门深度学习(1) - 感知器 - 作业部落 Cmd Markdown 编辑阅读器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 - 作业部落 Cmd Markdown 编辑阅读器 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 - 作业部落 Cmd Markdown 编辑阅读器 零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 - 作业部落 Cmd Markdown 编辑阅读器 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 - 作业部落 Cmd Markdown 编辑阅读器 零基础入门深原创 2022-03-21 13:46:38 · 1555 阅读 · 0 评论 -
深度学习之反向传播算法
目录 神经元与感知器 神经网络 神经网络的训练 神经元与感知器 两者本质上是一致的,但感知器的激活函数是阶跃函数,神经元的激活函数往往选择Sigmoid函数或tanh函数。如下图所示: Sigmoid函数的定义为: 其导数为: sigmoid函数的导数可以用sigmoid函数自身来表示。这样,计算出sigmoid函数的值,计算它的导数的值就非常方便。 神经网络 ...原创 2018-08-31 11:08:37 · 704 阅读 · 0 评论 -
深度学习之卷积神经网络
目录(持续更新) 概述 卷积神经网络中激活函数Relu 卷积网络 卷积网络架构 卷积层输出计算 池化层的输出计算 卷积神经网络的训练 卷积层的训练 Pooling层的训练 概述 卷积神经网络(CNN): 一种更适合图像、语音识别任务的神经网络结构 https://blog.youkuaiyun.com/songhao22/article/details/79349493 输入层:用...原创 2018-09-01 12:59:51 · 668 阅读 · 0 评论 -
深度学习之梯度下降法
目录 监督学习中的线性模型 线性单元 线性单元的目标函数 梯度下降法 监督学习中的线性模型 线性单元 线性单元示意图: 对于Net input function,其求和公式模型可以表示为: 即为线性模型,输出是输入特征的线性组合。 图中的Activation function是,也可以换成sigmoid函数等其他的激活函数。 线性单元的目标函数 对于监督学习,我们...原创 2018-08-30 09:39:33 · 787 阅读 · 0 评论