【DeepLearning】——第三章 概率与信息论

最新推荐文章于 2024-02-20 15:27:49 发布
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博客围绕深度学习展开，聚焦第三章概率与信息论相关内容，虽未给出具体内容，但可知与信息技术领域的深度学习知识紧密相关，涉及概率和信息论在深度学习中的应用等关键信息。
深度学习到底在做什么？ Deep Learning ——人工智能时代的超算中心
AI天才研究院
10-10 1347
随着人工智能领域的不断发展，各种AI技术、模型及算法层出不穷，如今人工智能已成为人们生活的一部分。但有些技术可能还处于起步阶段，尚未真正解决实际生产中的各种问题。而大数据、超级计算集群、大规模机器学习等新兴技术也正在推动人工智能技术更进一步。在这些技术的驱动下，机器学习和深度学习等多种AI技术已经深入到我们的日常工作中。如何理解、掌握和应用这些技术，已经成为了人工智能领域的一个关键问题。由于历史原因，人工智能和机器学习技术始建于古典数学的研究、科学方法论的构建，也经历了各自的发展过程。
DeepLearning深度学习（花书）读书笔记——概率与信息论（二）
最新发布
小鼻涕虫BoZ的博客
02-20 1073
深度学习（花书）读书笔记——第三章 概率与信息论
《深度学习》读书笔记：第3章 概率与信息论
weixin_44850744的博客
01-19 1271
目录 第3章 概率与信息论 3.1 为什么要使用概率 3.2 随机变量 3.3 概率分布 3.3.1 离散型变量和概率质量函数 3.3.2 连续型变量和概率密度函数 3.4 边缘概率 3.5 条件概率 3.6 条件概率的链式法则 3.7 独立性和条件独立性 3.8 期望、方差和协方差 3.9 常用概率分布 3.9.1 Bernoulli分布 3.9.2 Multinoulli分布 3.9.3 高斯分布 3.9.4 指数分布和Laplace分布 3.9.5 Dirac分布和经
深度学习第三章
skykone1的博客
08-02 342
sigmod就是激活函数，但是还多很多其他的激活函数。如tanh函数总比sigmod函数的效果更好。不同层的激活函数可以不一样。1.如果输出值是0和1，即二值分类，那么sigmod函数很适合作为输出层的激活函数，然后所有单元都用reLU。如果不确定激活函数的选择，reLU是很好的选择。1.sigmod函数除非用在二元分类的输出层，不然绝对不要用。下图中Z矩阵横向指标对应了不同的训练样本，竖向指标对应了神经网络中的不同节点。2.reLU是不确定时最优选择的函数，有时也可以尝试leakyreLU。...
第三章_深度学习基础.pdf
07-27
神经网络类型众多，其中最为重要的是多层感知机。为了详细地描述神经网络，我们先从最简单的神经网络说起。 多层感知机中的特征神经元模型称为感知机，由*Frank Rosenblatt*于1957年发明。
【深度学习】第三章：卷积神经网络
渐渐的忘记，赶不上明天（读研ing，2024年毕业）
11-11 3393
1. 为什么要使用卷积神经网络？ 2. 卷积 2.1 数学上的卷积 2.2 深度学习的卷积 3. 卷积的构成 4. 卷积的特征 5. 卷积的计算 (1) 一维卷积计算 (2) 二维卷积计算(黑白图片) (2) 三维卷积计算(彩色图片) 6. 卷积的优势 7. 卷积神经网络 7.1 卷积层 7.2 池化层 7.3 全连接层 8. 前向传播 9. 反向传播 9.1 池化层的反向传播算法 9.2 卷积层的反向传播 10. 典型的卷积神经网络 11. 总结 11.1 关于输出尺寸和参数个数的计算 11.2 与全连接
深度学习入门-第三章-神经网络
ke_g3的专栏
02-05 394
文章目录神经网络感知机：激活函数：sigmoid函数：ReLU（Rectified Linear Unit）函数：softmax函数：手写数字识别-说明picklerangenp.argmax(x, axis=1)总结 神经网络 感知机： 激活函数： sigmoid函数： ReLU（Rectified Linear Unit）函数： softmax函数： 手写数字识别-说明 pickle 对象转文件： 文件取数据： range np.argmax(x, axis=1) 总结 ...
DeepLearning深度学习（花书）读书笔记——概率与信息论（一）
小鼻涕虫BoZ的博客
02-20 932
深度学习（花书）读书笔记——第三章 概率与信息论
Deep Learning学习笔记——概率与信息论
hustqb的博客
07-22 2646
在人工智能领域，概率论主要有两种途径。 概率法则告诉我们AI系统如何推理，据此我们设计一些算法来计算或者估算有概率论导出的表达式。（比如：神经网络的输出是概率的形式） 我们可以用概率和统计从理论上分析我们提出的AI系统的行为。（渗透在神经网络训练的方方面面） Let's start! 随机变量 随机变量是可以随机地取不同值的变量。 随机变量可以使离散的或连续的。 概率分布 离散...
Dive into deep learning(05)[动手学深度学习]———————第五章，卷积神经网络
weixin_52542715的博客
10-12 755
Dive into deep learning(05)[动手学深度学习]———————第五章，卷积神经网络
动手学习深度学习—第三章
kissedbywater的博客
02-14 471
文章目录第三章3.1 线性回归模型 第三章 3.1 线性回归 模型 线性回归假设输入和输出是线性关系 y^=w1x1+w2x2+b \hat{y} = w_1x_1 +w_2x_2+b y^​=w1​x1​+w2​x2​+b 其中w1,w2w_1, w_2w1​,w2​是权重， b是偏差 采用平方差...
深度学习基础
wooyang2018的博客
01-21 1158
文章目录第三章 深度学习基础3.1 基本概念3.1.1 神经网络组成？3.1.2 神经网络有哪些常用模型结构？3.1.3 如何选择深度学习开发平台？3.1.4 为什么使用深层表示?3.1.5 为什么深层神经网络难以训练？3.1.6 深度学习和机器学习有什么不同？3.2 网络操作与计算3.2.1 前向传播与反向传播？3.2.2 如何计算神经网络的输出？3.2.3 如何计算卷积神经网络输出值？3.2.4 如何计算 Pooling 层输出值输出值？3.2.5 实例理解反向传播3.2.6 神经网络更“深”有什么意义
深度学习第3章-概率与信息论
zongzhengyingzhe的博客
08-23 586
概率论用于表示不确定性声明的数学框架，提供了量化不确定性的方法，也提供了用于导出新的不确定性声明的公理。 在人工智能领域，概率论主要有两种用途： 概率法则告诉我们AI系统如何推理，据此我们设计出一些算法来计算或估算由概率论导出的表达式。 用概率和统计从理论上分析提出的AI系统的行为。 概率论使我们能够提出不确定性的声明，以及在不确定性存在的情况下进行推理； 信息论能使我们能够量化概率分布中...
深度学习第三章：小试牛刀
rs_gis的博客
05-31 678
声明：此博客为个人笔记。参考书籍详见https://www.ituring.com.cn/book/1921 前言 本章用深度学习进行手写数字的识别。数据集采用MNIST。 MNIST下载地址:https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch 一、下载数据 1、在文件中打开cmd 2、输入以下命令，并按回车键 3、数据集下载完成 注意：mnist是上述参考书提供的python脚本，该脚本支持从下载MNIST数据到将这些数据集转换成
【阅读笔记】《深度学习》第三章：概率与信息论
HERODING23的博客
09-13 427
深度学习（deep learning）作为深度学习领域的殿堂级作品，囊括了数学领域包括线性代数、概率论、信息论等知识，以及机器学习中的相关内容，同时还介绍了工业界实践者用到的深度学习技术，是深度学习领域最为全面、权威的著作，笔者对于这本书早有耳闻，但是因为其内容充实、数学公式较多一直未敢涉足，借这个夏天的空闲时光，拜读这部作品，希望有所收获。本篇博客内容涉及花书第三章内容，主要介绍机器学习的另一个重要的数学武器——概率和信息论。
深度学习笔记（三）第三章 概率论和信息论
ouyangshixiong的专栏
10-13 2394
深度学习笔记（三）第三章 概率论和信息论在AI领域，概率论告诉我们什么样的算法是合理的。可以用概率、统计理论分析AI系统的行为。 为什么要用概率论？ 1. 目标固有的随机性。 2. 不完全的观测。 3. 不完全的建模。（比如考虑计算性能）随机数 概率分布 离散数和概率质量函数（PMF） 连续变量和概率密度函数（PDF） 边缘概率 离散数的边缘概率 连续变量的边缘概率 条件概率
深度学习第三章-概率与信息论笔记
eclipsycn的博客
08-07 3100
3.1 为什么要使用概率？3.2 随机变量3.3 概率分布3.3.1 离散型变量和概率质量函数 离散型变量的概率分布可以用概率质量函数（probabilit mass function， PMF）描述。 3.3.2 连续型变量和概率密度函数 连续型随机变量的分布可以用概率密度函数（probability denstity function， PDF）表示。概率密度函数p(x)p(x)并没有直接对特定
三角函数公式及python画三角函数
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蝉之洞
02-11 1万+
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ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'largeDoses'
蝉之洞
03-01 1166
《机器学习实战》第二章k近邻算法中遇到的问题原因：datingTestSet.txt中最后一列标签是str，代码利用到的是int所以换成datingTestSet2.txt或者自己在代码中处理一下《机器学习实战》源码及文件下载地址：https://manning-content.s3.amazonaws.com/download/3/29c6e49-7df6-4909-ad1d-18640b3c8...
deeplearning.ai第五课第三周空白作业资源分享
deeplearning.ai第五课第三周的课后空白作业，是整个深度学习专项课程中极为关键的一环，尤其在序列模型（Sequence Models）这一核心主题下，第三周的内容聚焦于注意力机制（Attention Mechanism）与序列到序列架构...
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