怨行客

1、深度学习是机器学习的一个分支，通过数据构建模型（深度神经网络）—训练模型（前向反向传播）—解决问题 2、语音领域 基于CTC训练的LSTM程序提升了安卓手机的语音识别能力 3、TensorFlow—深度学习的成功案例 CUDA,cuDnn—深度学习基础加速框架 4、解决什么问题呢？ 非结构化数据—文本、图像、视频、音频 自动特征提取 计算机视觉 自然语言处理—文本朗读，中文自动分词，翻译 语...

1.面对单隐层神经网络，期望输入数值通过权重的计算得到想要的值，但是初始设置的权重值差强人意，根据它算出的输出值和想要得到的值差的太远，需要反向传播算法求合适的w 2.反向传播算法步骤 1）计算总误差 因为有两个输出，所以总误差为两个误差的和 2）隐含层---->输出层的权值更新： ...

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1、深度学习中的概念，求目标值与预测值之间的差距 2、巴西进了世界杯–大概率 中国进了世界杯—小概率 小概率世界发生则包含更多的信息，所有信息量与概率有关 ...

1、常见的非线性激活函数 它带来了

1、面对多分类问题，比如： s = Wx 输出四个整数，经过softmax处理变成4个概率（四个整数分值大的，被取到的概率大些） 概率表示输出这一类的可能性，这些概率相加等于一 面对softmax数值溢出问题，将V中的每个元素减去V中的最大值 scores = np.array([123, 456, 789]) # example with 3 classes and each having...

VGG和GoogleNet同在2014年参赛，图像分类任务中GoogLeNet第一，VGG第二，它们都是重要的网络结构。 1、它证明了网络深度能对性能的提升 2、它的主要特点：网络很深，卷积核都是3*3的 ...