台湾李宏毅教授深度学习

最新推荐文章于 2024-10-10 09:56:35 发布
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分类专栏： 深度学习
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1、深度学习，是一个矩阵计算过程，输入层，隐含层，输出层



2、神经元一层层计算




3、链接视频








二刷（李宏毅深度学习，醍醐灌顶，长刷长爽）
2301_80670411的博客
07-08 1358
摘要：深度学习通过构建复杂函数模型解决回归、分类等任务。其核心是通过初始函数设定（如y=wx+b）、损失函数评估误差、梯度下降优化参数来拟合目标函数。非线性问题需引入激活函数（如ReLU、Sigmoid）叠加逼近真实关系。网络结构包含横向神经元处理多变量输入和纵向深层网络提高拟合能力，采用小批量梯度下降加速训练。最终通过参数优化实现函数逼近，但需防止过拟合。
深度学习理论（李宏毅
linyuxi_loretta的博客
10-16 3007
但是怎么定这个有未知数的function呢、那通常假设你没有什么想法的话、往往你需要先对你的资料做一些观察、想象一下，假设有一个function可以成功的分类宝可梦跟数码宝贝、那这个function它应该长什么样子所以，开始进行机器学习之前，也许我们先对资料进行一些观察。好在经过一番观察以后。我发现 他们虽然长得很像，但其实还是有显著差异：画风不同很多package呢可以帮你把一个图片里面的线呢把它画出来。细节不重要，总之扣一个library自动会产生这种边线的图。
台湾李宏毅教授关于深度学习PPT
11-16
该文档是台湾李宏毅教授讲解的深度学习PPT，特别适用于初学者。
【DataWhale-李宏毅深度学习】Task06卷积神经网络
LucyLuo2020的博客
07-22 476
参考链接：https://datawhalechina.github.io/leeml-notes/#/chapter21/chapter21 文章目录一、为什么要使用卷积神经网络（CNN） 一、为什么要使用卷积神经网络（CNN） CNN常常被用在影像处理上，比如说你想要做影像的分类，就是training一个neural network,input一张图片，然后把这张图片表示成里面的pixel，也就是很长很长的vector。output就是(假如你有1000个类别，output就是1000个dimensi
台湾大学李宏毅深度学习1
潜艇
09-19 847
深度学习的三个步骤 Neural Network(神经网络)：我们经常设计神经网络，并且让机器从数据中寻找参数。 Cost function(成本函数)：用来判断一组参数是好还是不好 Optimization(最优化)：找到最好的函数 Fully connected layer(全连接层)： 第i-1和第i层之间两两相连。第l-1层的第1个神经与第l层的第2个神经相连，得到的是w21...
李宏毅深度学习（一）
weixin_45397053的博客
07-12 2390
Task01 机器学习介绍 本次学习基于李宏毅老师的《机器学习》课程：https://www.bilibili.com/video/av59538266 笔记参照Datawhale开源学习笔记：https://datawhalechina.github.io/leeml-notes/#/ 本次学习内容较为基础，适合新手了解学习。 1、机器学习介绍 人工智能(AI)、Artificial Intelligence这个词汇，在1950年代就有了，但直到1980年代有了机器学习方法以后才开始兴旺发展。特别是201
【286页干货】一天搞懂深度学习（台湾资料科学年会课程）
热门推荐
This is bill的专属博客
07-19 2万+
1新智元编译1来源：Linkedin译者：胡祥杰【新智元导读】本文是2016 台湾资料科学年会前导课程“一天搞懂深度学习”的全部讲义PPT（共268页），由台湾大学电机工程学助理教授李宏毅主讲。作者在文中分四个部分对神经网络的原理、目前存在形态以及未来的发展进行了介绍。深度学习的每一个核心概念在文中都有相关案例进行呈现，通俗易懂。一天的时间搞懂深度学习？其实并不是没有可能。关注新智元，在公众号后台
台湾李宏毅教授深度学习基本思路.pptx
最新发布
04-26
台湾李宏毅教授在深度学习的研究和教学方面具有深厚的专业背景和丰富的实践经验，其深入浅出的讲解风格深受广大科研人员和学生的喜爱。 在深度学习的基本思路方面，李宏毅教授可能从以下几个方面进行了阐述： 1. ...
李宏毅教授深度学习指南
03-10
《李宏毅教授深度学习指南》是一份专为初学者设计的深度学习教程，由知名的台湾教授李宏毅提供。这份指南旨在通过简洁易懂的文字和生动形象的图表，帮助读者快速掌握深度学习的基本概念、原理及应用。李宏毅教授在...
李宏毅深度学习ppt
12-24
台湾大学李宏毅教授的深度学习方面的一些课堂ppt资料，希望可以帮到你们
台湾李宏毅教授的深度学习入门教程
深度学习入门指南是由台湾知名学者李宏毅教授所编撰的教育资源。李宏毅教授是计算机科学与技术领域的专家，其研究成果和教学内容受到业界的广泛认可。本指南旨在帮助初学者了解并入门深度学习这一计算机科学的前沿...
台湾李宏毅教授深度学习--随机梯度下降
u012841667的专栏
11-13 2173
1、随机梯度下降 2、 3、 4、局部最优
(台湾-李宏毅)一天读懂深度学习
08-17
深度学习入门经典，台湾-李宏毅一天读懂深度学习，助力~~~
李宏毅深度学习——深度学习介绍
Grateful_Dead424的博客
12-12 1639
Deep Learning近些年来吸引到了很多的关注，并且横跨多领域、横跨多种产品，有非常非常多的应用 深度学习的历史、步骤 1958年，一开始perception的提出引起了轰动， 有人说可以利用perception来分辨坦克和卡车，但结果是拍摄坦克卡车的日子不同，一天是雨天一天是晴天，perception只能够抓到亮度而已 1980年，把多个perception接在一起 1986年，发现超过3个hidden layer的效果是不好的 1989年，认为1个hidden lay...
【深度学习】李宏毅深度学习2022
可乐大牛的博客
04-10 5629
文章目录1、机器学习基本概念介绍 1、机器学习基本概念介绍 机器学习的任务：回归、分类、结构化学习 过程：设计一个带未知有参数的函数(运用领域知识)、设计损失函数、参数优化
【李宏毅深度学习】Tips for Training Deep Neural Network
qq_25011449的博客
05-25 1134
李宏毅深度学习_Tips for Training Deep Neural Network 本文是李宏毅深度学习 (2015)的学习笔记，主要介绍了在训练DNN过程中的不同阶段用到的一些技巧。本文所用到的图示主要来自课堂ppt。 原视频地址：李宏毅深度学习 (2015) 概述 想要提高深度学习的效率和收获比较好的结果，可以从以上五部分入手，下面分别从每个部分入手，介绍一些常用于深度...
深度学习李宏毅笔记
2301_80134557的博客
10-10 1240
从最原始的梯度下降进化到上式的版本：增加了动量m，步伐大小为动变为，再通过来实现学习率调度。
【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - Convolutional Neural NetWork（CNN）
知不足而奋进，望远山而前行
12-13 2万+
比如，同样的一只猫，可能因为背景的不同，网络就识别不好了，全连接网络不能较好地提取图像特征。这个特征域是可以根据你要求解的图像分类问题的特性任意设定的，比如你要求解的图像分类问题的图像中的特征位于图片的左上角和右上角，那接受域你也大可不用设置为正方形，可以设置成两个正方形分开的一种特殊接受域。如图所示，假设我们想知道图片的类别是鸟，作为人类，我们要想分辨图中有没有鸟，我们会着重分别图中有没有鸟的某些明显的特征，比如我看到图中有鸟的头，我就认为图中有鸟，我看到图中有鸟的尖嘴，我也认为图中有鸟。
TensorFlow相关组件的安装
AAI666666的博客
01-11 2951
TensorFlow相关组件的安装
李宏毅教授深度学习课件资料分享
以上内容基于给定的信息构建了一系列关于李宏毅教授深度学习PPT资料的知识点。这些知识点不仅涵盖了深度学习的基础理论，还包含学习策略和未来发展趋势等，能够帮助学习者全面地理解深度学习，并为未来的研究和应用...
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