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LSTM - 长短期记忆网络
人们不是每一秒都从头开始思考,就像你阅读本文时,不会从头去重新学习一个文字,人类的思维是有持续性的。传统的卷积神经网络没有记忆,不能解决这一个问题,循环神经网络(Recur...
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三种梯度下降算法的区别(BGD, SGD, MBGD)
梯度下降算法一般用来最小化损失函数:把原始的数据网络喂给网络,网络会进行一定的计算,会求得一个损失函数,代表着网络的计算结果与实际的差距,梯度下降算法用来调整参数,使得训练...
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3年前
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数据降维:主成分分析法
什么叫做主成分分析法,我们先看一张图椭圆的图,如果让你找一条线,使得椭圆上所有点在该线上映射的点最分散,保留下来的信息最多,你会怎么选择这条线?若是下图,会选择水平线,这是...
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Sigmoid 函数
Sigmoid 函数(Logistic 函数)是神经网络中非常常用的激活函数,我们今天来深入了解一下 Sigmoid 函数。 函数值 S(x) 的值域为 (0, 1),常用...
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3年前
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深度前馈网络
本文首发自公众号:RAIS,点击直接关注。 本系列文章为《Deep Learning》读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。从本文开始将继续学习本书的第二部分,将从第一...
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