【DeepLearning Book】第一章 介绍

最新推荐文章于 2024-08-18 10:25:23 发布
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#深度学习

探讨了特征工程的局限性，特别是在面对新特征时的无力感，以及如何通过表示学习(Representation learning)克服这一挑战，其效果优于传统的手工特征选择。同时介绍了多层感知器(MLP)作为表示学习的一种实现方式。

关键词：Logistic Regression, Native Bayes, Representation learning

特征工程方法的弊端：

  1. 结果高度依赖给定的特征，训练模型对新特征束手无策
  2. 确定对训练有效的特征是困难的

Representation learning：区别于手工标注，它的效果更好

MLP：可以看作是若干数学方程式组合起来的一个映射算法，每个方程式针对输入有各自不同的输出

 

动手学习深度学习 DIVE into Deep learning 的 学习 第一章 前言
weixin_43823175的博客
12-31 1206
动手学习深度学习 DIVE into Deep learning 的 学习 第一章 前言 本文为学习《动手学习深度学习》的一些学习，内容来源于网址： https://d2l.ai/ Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 0.17.1 documentation 主要学习pytorch的一些内容 引言 全书的结构 (https://zh.d2l.ai/_images/book-org.svg)] 前言 机器学习的任务 生成一个输入到输出的映射 具
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11-13
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12-28
An MIT Press book written by Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville http://www.deeplearningbook.org/
Deep Learning Book (汉化深度学习2018最新版)
03-22
ai，人工智能学习特别好的资料，翻译的特别好，非常推荐下载学习
DeepLearningBook高清英文最新版PDF
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DeepLearningBook高清英文最新版 供各位学习使用，希望能帮到大家
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你要偷偷努力，悄悄拔尖，然后惊艳岁月
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深入探索《Deep Learning Book》——来自GitCode的开源宝藏
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10-17
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deep learning cookbook
01-15
在第一章中，作者们回顾了深度学习的历史发展过程，并分析了其未来的发展趋势。自上世纪80年代以来，深度学习经历了一系列的技术革新和发展阶段。从最初的简单神经网络模型到后来的深层神经网络，再到近年来的深度...
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d2l-pytorch：该项目复制了Dive Into Deep Learning（Dive Into Deep Learning）（www.d2l.ai）一书，将MXNet中的代码改编为PyTorch
02-03
第04章预备课程：速成班 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 Ch05线性神经网络 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 Ch06多层感知器 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 6.9 6.10 Ch07深度学习计算 7.1 7.2 7.3 ...
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