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RSS订阅原创 神经网络与深度学习第三周学习总结
MNIST 数据集主要由一些手 写数字的图片和相应的标签组成，图片一共有 10 类，分别对应从 0~9原始的 MNIST 数据库一共包含下面 4 个文件MNIST数据集是由0〜9手写数字图片和数字标签所组成的，由60000个训练样本和10000个测试样 本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。Fashion-MNIST数据集:FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集 的图像数据集。
2025-05-19 10:43:39
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原创 神经网络与深度学习第二周课程学习总结
全连接网络：链接权过多，算的慢，难收敛，同时可能进入局部 极小值，也容易产生过拟合问题e.g. 输入为1000×1000图像，隐含层有1M个节点，则输入->隐 含层间有1×1012数量级参数解决算的慢问题：减少权值连接，每一个节点只连到上一层的少 数神经元，即局部连接网络。权值过多极易产生过拟合。如何消除？回想人类解决思路：信息分层处理，每一层在上层提取特征的基 础上获取进行再处理，得到更高级别的特征。60分钟快速入门：jianshu.com/p/889dbc684622官方教程：https://www.p
2025-05-12 15:18:48
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原创 神经网络与深度学习第一周课程学习总结
神经网络与深度学习是目前人工智能最为热门的一个分支。人工智能是用机器去实现所有目前必须借助人类智慧才能实现的任务。其 具体研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理 论、方法、技术及应用系统。仿生角度：模拟自然生物信息处理过程（神经网络、深度学习）符号学角度：用统计概率、数理逻辑、博弈搜索等实证（机器学习）行为学角度：以控制论实现机器自我进化（自动控制、强化学习）交叉角度：上述多种角度的合成。
2025-05-04 21:31:35
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空空如也
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