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RSS订阅原创 Deep Learning:Foundations and Concepts - 第4章 单层网络: 回归问题(1) (学习笔记)
本章节探讨了单层神经网络（感知机）的回归问题，重点分析了线性回归模型。主要内容包括：基函数的选择（如多项式、高斯、傅里叶基底等）；最大似然估计与最小均方误差的等价性证明；最小二乘法的几何解释；在线学习与正则化方法；以及多输出情况下的解耦特性。
2025-06-21 02:59:31
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原创 Deep Learning:Foundations and Concepts - 第1章 深度学习的变革 (学习笔记)
本文是Christopher M. Bishop与Hugh Bishop新书《Deep Learning: Foundations and Concepts》的读书笔记，主要探讨深度学习的基础理论与核心概念。书中首先介绍了深度学习在医学诊断、蛋白质结构预测、图像生成和大语言模型等领域的重大影响。通过正弦函数拟合示例，引出机器学习的关键概念如模型复杂度、正则化和模型选择问题。作者梳理了深度学习的发展历程，从早期感知机到现代深度神经网络。 笔记特别指出本书与作者前作PRML的不同之处，即弱化了贝叶斯方法而专注核
2025-06-17 02:40:04
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原创 《汇编语言 》学习笔记(1) - 基础知识
这篇文章是我在学习王爽的《汇编语言》时，所做的第一章内容的一些学习笔记，其中的一些插图也是我从书本里截下来的。如果文章中的内容有什么错误，还请指出。1.1 引题：计算机的基础功能我们都知道计算机能够完成很多复杂的任务，看起来计算机好像有很多的功能，但实际上我们把这些复杂的任务进行一步步的细分，最后不难发现，其实这只用到了计算机的三个基础功能 读取数据 运算数据 写入数据 1.2 那我们如何实现这些基础的功能？首先，需要有相应动作的指令（指挥CPU该怎么做），还有...
2021-09-08 14:33:58
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空空如也
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