[机器学习入门] 李弘毅机器学习笔记-7 （Brief Introduction of Deep Learning；深度学习简介）

最新推荐文章于 2022-10-06 20:38:19 发布
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分类专栏： 机器学习 机器学习入门 文章标签： 机器学习 深度学习 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/soulmeetliang/article/details/72870469
这篇博客介绍了深度学习的起伏、深度学习的三个步骤：包括全连接前馈网络、多隐藏层的概念、矩阵运算、输出层以及损失函数的应用。通过挑选最优函数，探讨了更深的网络是否更好以及泛化能力的普遍性定理。

[机器学习入门] 李弘毅机器学习笔记-7 （Brief Introduction of Deep Learning；深度学习简介）

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Ups and downs of Deep Learning

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Three Steps for Deep Learning

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[机器学习入门] 李弘毅机器学习笔记-16 （Unsupervised Learning: Neighbor Embedding；无监督学习：邻域嵌套）
Holeung blog
06-18 1902
[机器学习入门] 李弘毅机器学习笔记-16 （Unsupervised Learning: Neighbor Embedding；无监督学习：邻域嵌套） PDF VIDEOManifold Learning 我们要做的是非线性的降维，data是分布在低维空间里面，只是被扭曲到了高维空间。 比如地球的表面是一个二维平面，但是被塞到一个三维空间中。 Manifold就是把S型摊平
【第一周】李宏毅机器学习笔记01
最新发布
qq_30043925的博客
06-30 2498
本周学习了机器学习的基本概念，包括机器学习的函数输入输出类型以及函数的分类，分别了解了简单模型和复杂模型的训练三步骤。认识了神经网络的的结构，了解了深度学习的训练三步骤，学习并手动推导了反向传播法，进一步理解了反向传播的思想以及反向传播中涉及的计算思路。
Introduction to Deep Learning.pdf
06-16
Introduction to Deep Learning Introduction to Deep Learning
A Brief Introduction of Deep Learning
对半独白
11-27 2113
导语 前面已经讲了一些机器学习的相关概念与理解方式，而现在只要提到机器学习，则不得不提深度学习。作为机器学习的一个重要分支，在硬件计算能力日益发达的今天，深度学习日益受到重视，变得广为人知。那么深度学习到底是什么？本文将通过一篇英文讲稿，给大家揭开深度学习的神秘面纱，为之后讲CNN作好铺垫。
Brief Introduction of Deep Learning
liupc的学习笔记
02-18 686
//李宏毅视频官网：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html点击此处返回总目录 //邱锡鹏《神经网络与深度学习》官网：https://nndl.github.io Dee...
李宏毅机器学习 Brief Introduction of Deep Learning
herosunly的博客
05-31 1435
  横轴是时间，从2012年的第一个季度到2016年的第一个季度，纵轴是谷歌内部项目使用深度学习的数量的变化图。 回归深度学习的历史：   一个隐藏层可以代表任意的函数，为什么需要这么深的网络呢？   RBM intialization并不是真正的突破，起到的效果很有限，所以现在文献中很少提了。 深度学习的步骤如下所示： 全连接层： 计算结果如下所示： 给定神经网络的结构，本质上相当于定...
6、【李宏毅机器学习（2017）】Brief Introduction of Deep Learning（深度学习简介）
Jimmyzqb的博客
08-28 3672
在上一篇博客逻辑回归基础上已经引出了神经网络（深度学习）的概念，在这篇博客中将进一步介绍时下如日中天的话题——深度学习。 目录 历史回顾 Three Steps for Deep Learning step1 Fully Connect Feedforward Network step2 step3 为什么需要深度学习 历史回顾 Three Steps f...
李弘毅机器学习笔记：监督学习与深度学习应用详解
李弘毅的机器学习笔记是一份深入浅出的学习资料，针对机器学习和深度学习的基础概念进行了详尽的讲解。首先，他强调了监督学习作为机器学习的一个主要分支，其核心是根据已知输入和输出之间的映射关系来训练模型。在...
机器学习笔记5.22
07-14
机器学习笔记5.22主要记载了斯坦福大学2014年机器学习课程的个人笔记。该课程由吴恩达授课，旨在全面介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别等领域的基本概念和应用实践。以下是对笔记内容的详细解读： 机器学习是...
深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：1. 深度学习简介
技术空间
08-20 9503
本节内容对应吴恩达deeplearning.ai课程中，第一部分第一周的内容。 学习过程中的一些笔记与心得与大家分享！ 原始课程请访问https://www.deeplearning.ai/来了解更多。   Welcome 欢迎大家来到深度学习课堂！ 很多人可能已经发现深度学习已经开始影响了互联网的很多行业，例如网页搜索或是在线广告等。 同时，合理利用
李宏毅老师课件整合
12-17
包包含李宏毅老师的机器学习所有课件，都是在李宏毅老师个人主页下载整理的，建议配合B站李宏毅老师的Machine Learning 视频一块使用。
李宏毅——深度学习ppt
06-23
共计300多页ppt，是最深入浅出的深度学习入门资料。你值得拥有！
台大-李宏毅-B站机器学习视频-课件
12-25
不想要积分的，可是最少也要设置2积分，大家学习愉快~ 这是该课程主页，没有积分的可以自己去下载~ http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html
1 —— Brief introduction of Deep Learning
weixin_41937876的博客
07-25 184
1 —— Brief introduction of Deep Learning 今天看完了Brief introduction of Deep Learning这一节。 B站1.5倍速刚刚好，能让脑子快速反应，也节省了时间。 1 Ups and Downs of Deep Learning 个人觉得本部分内容不够详细，没太经过脑子。自己动手上网搜索简要整理了一下。 · 1943 MCP模型 “...
【深度学习 理论】Brief Introduction of Deep Learning
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一定要站在自己热爱的生活里闪闪发光
08-13 3万+
一、前序 深度学习的应用场景很多，不再叙述。罗列一下深度学习的发展历史： 二、Fully Connect Feedforward Network 神经网络就是一个Function，输入和输出都是矩阵。 一个神经网络的结构可以称为一个“Function Set”。 第一层称为“Input Layer”，最后一层称为“Output Layer”，中间的层称为“Hidden Layer”。 【注】：输入的向量维度与输出的向量维度不一定相等。 深度学习的“Deep”就是“Many
2018-3-21李宏毅机器学习笔记十一-----Brief Introduction of Deep Learning？
luolang_103的博客
03-22 738
我觉的有用的：BP神经网络_百度百科https://baike.baidu.com/item/BP%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/4581827?fr=aladdin视频来源：李宏毅机器学习(2017)_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibilihttps://www.bilibili.com/video/av10590361/?p=13Deep ...
Deep learning: Technical introduction
叶强的博客
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最全的DNN概述论文：详解前馈、卷积和循环神经网络技术
【译】Distributed Deep Learning - Part 1 - An Introduction
omnispace的博客
06-09 932
注意：同时，我发表了关于并行梯度下降的硕士论文 ，该论文提供了对下述概念的完整和更详细的描述。在以下博文中，我们研究分布式深度学习的主题，或者更确切地说，如何使用数据并行方法来并行化梯度下降。 我们从阐述理论开始，同时向您提供我们应用的技术方面的一些直觉。 在这篇博文的最后，我们进行了一些实验来评估不同的优化方案在相同情况下的表现。 我们还介绍了dist-keras ，它是我们在Apache Sp...
机器学习第六天：deep learning introduction
mangoJohn的博客
10-06 312
机器学习第六天：deep learning introduction
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