MapleStory的博客

概念神经网络Logistic Regression梯度下降算法Gradient DescentLogistic Regression的梯度下降神经网络模型概念神经网络请参照这篇文章神经网络浅讲：从神经元到深度学习，以对神经网络的发展历史以及其数学原理有一个基本的了解。本文只对将要在后续过程中使用的神经网络模型进行介绍。神经网络本质上是一个数理模型，它最初的灵感来自于人大脑中的神经系统，不过

又开一个新坑~~因为确实很有必要好好地趁着这个热潮来研究一下深度学习，毕竟现在深度学习因为其效果突出，热潮保持高涨不退，上面的政策方面现在也在向人工智能领域倾斜，但是也有无数一知半解的人跟风吹捧，于是希望借此教程，让自己和读者一起借助keras，从上到下逐渐摸清楚深度学习领域的相关知识，包括它的前世今生，它的使用方法，它的应用领域等等。该系列教程各部分链接：Keras: 深度学习框架学习系列（一）：

本博客是针对李宏毅教授在Youtube上上传的课程视频《ML Lecture 9-1：Tips for Training DNN》的学习笔记。课程链接Recipe of Deep Learning训练集上效果差换激活函数New activation function自适应学习率Adaptive Learning Rate训练集上效果好的基础上测试集上效果差早停Early Stopping

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本博客是针对李宏毅教授在youtube上上传的Machine Learning课程视频的学习笔记。课程链接引入线性模型结构化SVM序列贴标签引入我们之前学习到的学习模型的输入与输出一直以来都是向量（vector），但是在实际问题中，我们的输入输出可能是别的结构。比如，我们可能会需要输入输出是序列（sequence）、列表（List）或者树（Tree）等等。例子：结构学习的统一框架训练1.找

本博客是针对李宏毅教授在youtube上发布的课程视频的学习笔记。视频地址：ML Lecture 16: Unsupervised Learning - Auto-encoderAuto-encoderEncoder and DecoderStarting from PCAApplication Text RetrievalVector Space Model and Bag-of-Word

本博客是针对李宏毅教授在youtube上上传的机器学习系列课程视频的学习笔记。（视频地址）卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），在图像处理方面的效果一直非常突出。今天我们就来看一下CNN的原理，并探究一下其效果如此好的原因。为什么用CNN来识别图像（Why CNN for Image）Motivation to use CNN: previous fu