深度学习基础知识点总结

最新推荐文章于 2024-03-26 02:36:49 发布
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#深度学习

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一般隐层选择LeakRelu，可以取得较为理想的效果。
如果使用ReLU学习率不要设置太高，防止神经元死亡。
使用sigmiod函数时不要用在太多的隐层上，也可以替换成tanh看看效果。

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深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 36万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
机器学习知识点全面总结
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04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
深度学习知识点总结（持续更新中）
weixin_43749805的博客
05-10 5009
神经网络是深度学习的基础。它由许多层组成，每层包含许多神经元。每个神经元接收来自上一层的输入，并产生一个输出，该输出作为下一层的输入。神经网络通过反向传播算法来学习，并通过权重和偏差来调整每个神经元的输出。
深度学习知识点总结
qq_39223444的博客
04-02 2711
文章目录1.深度学习是什么2.基础知识2.1 为什么要使用神经网络2.2 为什么更深的网络好2.3 更多的数据是否有利于更深的神经网络？2.4 不平衡数据是否会摧毁神经网络？2.5 无监督降维提供的是帮助还是摧毁？2.6 批大小如何影响测试正确率？2.7 初始化如何影响训练?2.8 不同层的权重是否以不同的速度收敛？2.9 正则化如何影响权重？2.10 神经网络训练中的梯度消失与梯度爆炸2.11 Batchnorm原理2.12 损失函数Softmax函数交叉熵2.13 dropout的原理：2.14 L0
深度学习的一些知识点总结
随风秀舞（diyoosjtu）
05-19 417
当training set和test set数据分布不一致时，保证validate set和test set数据分布一致 High bias? 增大加深网络。Large and deep。 High variance？找更多训练数据，regularization 增大加深网络，同时增大训练集数据量，总是可取的。 Regularization： L2 平方和， 对矩阵是Frobenius N...
深度学习知识点全面总结_深度学习总结
feichangyanse的博客
03-07 2万+
深度学习基础知识
精选资源
五万字总结,深度学习基础.pdf
08-16
深度学习基础知识点总结 本资源摘要信息旨在总结深度学习基础知识点，涵盖了神经网络的基本概念、神经网络操作与计算、超参数、激活函数、Batch Size、归一化、权重偏差初始化、学习率、Dropout、图像数据增强方法...
深度学习基础-个人总结（必会技能和知识点）.md
最新发布
03-11
深度学习基础的个人总结涉及多个知识点和技能点，具体包括： 1. 神经网络的基本概念：神经网络由多个神经元组成，通过模拟人脑中的神经元来处理数据。神经元之间的连接可以传递信息，每个连接都有一个权重表示其...
深度学习基础知识点归纳总结
xfxuezhang.cn
05-10 2万+
1. 最小化代价函数优化方法：BGD、SGD、MBGD、动量、NAG、Adagrad、AdaDelta、Adam、AMSGrad、牛顿法； 2. 前馈神经网络的隐藏单元不一定在所有的输入点上可微； 3. CNN最大池化能产生一定程度的平移不变性； 4. 向量范数表征向量空间的大小： 1. CNN：LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、...
机器学习和深度学习核心知识点总结
08-13
一年一度的校园招聘就要开始了，为了帮助同学们更好的准备面试，SIGAI 在今天的公众号文章中对机器学习、深度学习的核心知识点进行了总结。希望我们的文章能够帮助你顺利的通过技术面试，如果你对这些问题有什么疑问，可以关注我们的公众号，向公众号发消息，我们将会无偿为你解答。对于不想在近期内找工作的同学，阅读这篇文章，对加深和巩固机器学习和深度学习的知识也是非常有用的。
深度学习基础知识点【更新中】
Kint的博客
03-26 3563
汇总整理个人在深度学习方面学习的基础知识点。
深度学习基本知识点
Word_gebei的博客
01-12 1208
1.训练集、验证集、测试集。 2.CNN(卷积)、RNN(循环)、GNN（混合）。 3.卷积：CV、循环：NLP、混合：图机构数据。 4.卷积：输入层、隐藏层、输出层；卷积层、池化层、全连接层。 5.卷积层：用卷积核进行卷积计算；池化层：提取特征；全连接层：分类器作用。 6.激活函数：加入非线性因素，常见：Sigmoid激活函数 Tanh激活函数 Relu激活函数 Leaky Relu激活函数。 7.损失函数（代价函数）：衡量预测值与实际值的偏离程度，损失函数越小，模型越好，常见：方差损失 Mean Squ
关于深度学习，这些知识点你需要了解一下
weixin_34239592的博客
05-31 308
深度学习概述 o 受限玻尔兹曼机和深度信念网络 o Dropout o 处理不平衡的技巧 o SMOTE：合成少数过采样技术 o 神经网络中对成本敏感的学习 深度学习概述 在2006年之前，训练深度监督前馈神经网络总是失败的，其主要原因都是导致过度拟合，即训练错误减少，而验证错误增加。深度网络通常意味着具有多...
深度学习基础知识
hellolianhua的博客
03-26 1562
本文内容来自此文章是用于学习上述链接，方便自己理解的笔记。
常见的深度学习基础知识总结（持续更新中）
zhong_haoxuan的博客
08-21 388
一、网络中的传播与优化 （1）反向传播公式推导： （2）参数初始化： （3）正则化： （4）标准化（归一化）： （5）激活函数的选择 （6）不同优化方法的公式推导及优缺点： 二、CNN： （1）CNN各经典网络的演变方向以及优缺点： （2）CNN在图像处理中优于全连接层的原因： 1、参数共享（parameter sharing）: 在图像处理中，能够用一个固定算子（如 sobel 算子）检测全图不...
深度学习基本知识
小猪真的真的真的要减肥了
02-14 1152
machinelearningmastery.com/grid-search-hyperparameters-deep-learning-models-python-keras/ 损失函数loss：目标函数，函数用于调整参数 评价指标metric：评价指标方法，其结果不用雨训练模型 优化函数optimizer：更新参数的方法 随机梯度是默认的.adam,RMSprop也不错
深度学习入门与知识点总结精选笔记本
1. 深度学习的基础：介绍深度学习与传统机器学习的区别，深度学习的优势和应用场景。同时，对深度学习的基本组成部分——人工神经网络进行基础介绍，包括神经元、激活函数、网络架构等。 2. 深度学习模型的构建和...
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