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RSS订阅转载 晃
言Neural Networks and Deep Learning 是一本免费的网络书籍，它在 Tensor Flow Playground 的首页中被推荐为学习神经网络和深度学习的入门级教材。 个人阅读后发现该教程极其清晰易懂。 故特作翻译， 以作知识分享和自我激励。 翻译中可能会加入一些个人的理解和略去一些个人认为无关紧要的修饰性内容。该教程主要内容为神经网络， 一种优美的受生物...
2018-07-25 10:44:46
381
转载 一篇
<div class="blog-content-box"> <div class="article-title-box"> <span class="article-type type-4 float-left">译</span> <h1 class="title-article"&
2018-07-25 10:26:51
419
转载 神经网络和反向传播算法推导
1.普通的机器学习模型：其实，基本上所有的基本机器学习模型都可以概括为以下的特征：根据某个函数，将输入计算并输出。图形化表示为下图：当我们的g(h)为sigmoid函数时候，它就是一个逻辑回归的分类器。当g(h)是一个只能取0或1值的函数时，它就是一个感知机。那么问题来了，这一类模型有明显缺陷：当模型线性不可分的时候，或者所选取得特征不完备（或者不够准确）的时候，上述分类器效果并不是特
2017-07-27 10:30:48
233
空空如也
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