深度学习里的一些常见概念（持续补充输出）

最新推荐文章于 2024-11-10 21:12:12 发布
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本文深入解析了机器学习中的梯度下降算法，探讨其在优化代价函数中的作用，同时介绍了反向传播过程及激活函数对神经网络的影响，解释了万能逼近定理，最后对损失函数的概念进行了阐述。

 

 

1、如何理解梯度下降？谈一谈对梯度下降的理解？

机器学习 101：一文带你读懂梯度下降-云栖社区-阿里云

梯度下降算法是很常用的算法，可以将代价函数J最小化。

梯度下降和优化器的联系

 

2、如何理解反向传播？

反向传播过程

 

3、激活函数的理解？

激活函数 of 神经网络

神经网络的结构

激活函数对神经网络的影响 - 万能逼近能力

看到使用了激活函数之后，神经网络可以通过改变权重实现任意形状，越是复杂的神经网络能拟合的形状越复杂，这就是著名的神经网络万有逼近定理。

cross_entropy

Tensorflow编程基础之Mnist手写识别实验+关于cross_entropy的理解 - 西红柿炒蛋就加糖！ - 博客园
https://www.cnblogs.com/kerwins-AC/p/9948841.html

 

4、损失函数的理解？

 

 

 

 

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现
AI天才研究院
05-18 2574
随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出。网络攻击手段不断翻新，攻击目标也从传统的服务器、网络设备扩展到个人电脑、移动设备等。传统的入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）基于规则匹配和统计分析，难以应对复杂多变的网络攻击，特别是新型的未知攻击。研究人员将继续探索更高效、更准确的深度学习模型，提高入侵检测系统的性能。数据增强技术可以扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。对抗学习可以提高模型的鲁棒性，使其能够抵抗对抗样本攻击。
AI人工智能深度学习算法：在流体动力学中的应用
AI天才研究院
07-16 1831
solution总结（Summary）：深度学习在流体动力学中的应用已经显示出巨大的潜力，为传统的流体动力学研究和工程应用带来了新的视角和工具。通过本次分析，我们可以得出以下几点结论：多样化应用：深度学习在流体模拟、参数估计、流场重建、湍流建模和流体控制等多个方面都有成功的应用。让我们继续总结和展望深度学习在流体动力学中的应用。总结（Summary）：计算效率提升：相比传统的数值模拟方法，深度学习模型在预测阶段能够显著提高计算效率，使得实时流场预测和快速设计优化成为可能。
深度学习常见的基本概念整理
HamTam12
05-17 3286
卷积神经网络、过拟合、梯度弥散、局部极值、PCA、正则化、Dropout、BN
深度学习 学习笔记
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04-29 555
深度学习的简介 定义、特点 深度学习就是一种包括多个隐含层(越多即为越深)的多层感知机。它通过组合低层特征，形成更为抽象的高层表示，用以描述被识别对象的高级属性类别或特征。 深度学习从原始的输人层开始，到中间每一个隐含层的数据抽取变换，到最终的输出层的判断，所有特征的提取，全程是一个没有人工干预的训练过程。这个自主特性，在机器学习领域，是革命性的。 深度学习区别于其他机器算法的地方就在于其能够生成数据的中间表现。 方法论 “端到端”学习 “端到端”说的是输入原始数据（始端），然后输出的直接就..
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【python】 6 cuda、cudaa、pytorch、tensorflow
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