深度学习相关知识（持续更新！）

最新推荐文章于 2025-02-15 20:31:00 发布
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#深度学习 #神经网络

作者是中山大学医学生与计科学生结合的研究生、机器学习爱好者。分享深度学习各个精选知识点的知乎链接，包括局部感受野与卷积神经网络、Tensorflow基础类型及操作函数、循环神经网络（RNN）等内容，会持续更新。

笔者中山大学研究生，医学生+计科学生的集合体，机器学习爱好者。
笔者最近迷上了看纸质书和手推公式代码，以后学习内容增加后会整理成电子版。
直接给出【深度学习】各个精选知识点的知乎链接。欢迎批评指正！持续更新！

1、深度学习相关知识——局部感受野与卷积神经网络
2、深度学习相关知识——Tensorflow基础类型定义及操作函数介绍
3、深度学习相关知识——循环神经网络（RNN）

深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 37万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
深度学习相关知识
Hello World
08-10 370
1、深度学习：是加深了层的深度神经网络，基于之前的网络只需要通过叠加层就可以创建深度网络，比如进行手写数字识别的深度CNN，使用He初始值作为权重的初始值，使用Adam更新权重参数，识别精度能达到99%以上，具有以下特点： 基于3x3的小型滤波器的卷积层； 激活函数是ReLU； 全连接层后面使用Dropout层； 基于Adam的最优化； 使用He初始值作为权重初始值。 2、提高识别精度的技术：集成学习、学习率衰减、Data Augmentation（数据扩充）等都有助于提高识别精度，尤其是数据扩充技术在
深度学习相关知识2
ahjghjv的博客
02-25 254
一.批量归一化和残差网络 1.批量归一化 **对输入的标准化（浅层模型）：**处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 **批量归一化（深度模型）：**利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。 （1）对全连接层做批量归一化 （2）对卷积层做批量归⼀化 位置：卷积计算之后、应...
深度学习基本知识
小猪真的真的真的要减肥了
02-14 1157
machinelearningmastery.com/grid-search-hyperparameters-deep-learning-models-python-keras/ 损失函数loss：目标函数，函数用于调整参数 评价指标metric：评价指标方法，其结果不用雨训练模型 优化函数optimizer：更新参数的方法 随机梯度是默认的.adam,RMSprop也不错
深度学习的一个知识总结
MinCong Luo的博客
02-10 1654
深度学习的一个知识总结 罗嗦两句 好吧，可能你很奇怪为何这么久我没写博客了，从十二月开始，我不得不专心于一篇paper的撰写，在一月下旬开始我一直在恶补一些理论知识，包括应用数学、统计物理、还有一些琐碎的广义相对论知识，一些只是因为兴趣。 今天我要谈及的 今天只是试图用白话总结一下深度学习里一些常见的知识点，在看懂这篇文章前，你起码对深度学习和机器学习乃至概率统计那...
d2hbook 深度学习相关知识
最新发布
08-26
深度学习是一个不断发展的领域，它所涉及的知识和技术也在持续更新。因此，《d2l-zh》教程会定期更新，以反映最新的研究成果和行业趋势，确保内容的前沿性和实用性。通过学习这样的教程，学习者可以建立起坚实的深度...
深度学习知识点总结（持续更新中）
weixin_43749805的博客
05-10 5027
神经网络是深度学习的基础。它由许多层组成，每层包含许多神经元。每个神经元接收来自上一层的输入，并产生一个输出，该输出作为下一层的输入。神经网络通过反向传播算法来学习，并通过权重和偏差来调整每个神经元的输出。
持续更新机器学习及深度学习、强化学习、迁移学习笔记
08-12
本篇内容将集中探讨机器学习、深度学习、强化学习和迁移学习这四个领域，旨在为学习者提供一个全面、系统的知识框架。 机器学习是一门使计算机系统能够从数据中学习和改进的科学。它通过构建模型来分析和解释数据，...
【自学笔记】深度学习基础知识点总览-持续更新
2301_78806917的博客
02-15 876
提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，自学记录深度学习基础知识点总览。
精选资源
深度学习和知识图谱在智能监管中的应用研究.pdf
08-18
深度学习和知识图谱作为两种前沿的信息处理技术，近年来在智能监管领域的应用研究不断深化。...未来，随着技术的不断发展和优化，深度学习和知识图谱在智能监管领域的应用将会更加广泛，监管的智能化水平也将持续提高。
深度学习知识点全面总结_深度学习总结
feichangyanse的博客
03-07 2万+
深度学习基础知识
深度学习基础09---回归中的相关度和决定系数应用
duohuanxi的博客
11-07 311
import numpy as np from astropy.units import Ybarn import math def computeCorrelation(X,Y): xBar=np.mean(X) yBar=np.mean(Y) SSR=0 varX=0 varY=0 for i in range(0,len(X)): diffXXBar=X[i]-xBar diffYYBar=Y[i]-yBar
存储学习相关知识（持续更新）
斜尘的博客
06-18 700
零碎的知识&技能-持续更新
10-04 171
一、Java的Builder模式-20161004 在看Netty时，作者提到了Builder模式，曾经看过设计模式多次，但都没什么感觉，看过之后理解了，但很快就忘掉了，因为当时没有应用或深刻的思考过，但Builder模式是第一个让我比较“深刻”的设计模式。 先看代码： ...
神经网络/深度学习 相关知识
hxxjxw的博客
04-22 356
避免过拟合的方法： 正则化，dropout，Batch normalization
深度学习基础知识点归纳总结
热门推荐
xfxuezhang.cn
05-10 2万+
1. 最小化代价函数优化方法：BGD、SGD、MBGD、动量、NAG、Adagrad、AdaDelta、Adam、AMSGrad、牛顿法； 2. 前馈神经网络的隐藏单元不一定在所有的输入点上可微； 3. CNN最大池化能产生一定程度的平移不变性； 4. 向量范数表征向量空间的大小： 1. CNN：LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、...
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