深度学习
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小排_611
生如夏花
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深度学习基础介绍
深度学习基础框架图：深度学习的发展历程：深度学习的优点：学习能力强；适应性好；可移植性好。缺点：计算量大，便携性能差；硬件要求高；模型设计复杂；善于计算，但是不会算计。深度学习各框架的比较：基本概念：神经元边界算子卷积核--CNN原创 2017-07-16 16:05:32 · 537 阅读 · 0 评论 -
传统神经网络
线性回归：线性关系描述输入输出的关系。方程：y=ax1+bx2+cx3+d 参数：m=[a,b,c,d] 数据为矩阵：(x1,1; x2,1; x3,1) , (x1,2; x2,2; x3,2)...... 目标：使预测值尽可能的接近真实值。优化方法：梯度下降法求线性回归的最优解 当前初始状态：m0 = [a0,原创 2017-07-16 16:43:12 · 594 阅读 · 0 评论