原文:【Deep Learning读书笔记】深度学习中的概率论

本文首发自公众号:RAIS,期待你的关注。 前言 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。 概率论 机器学习中,往往需要大量处理不确定量,或者是随机量,这与我们传统所需要解决掉问题是大不一样的,因此我们在机器学习中往往很难给出一个百分百的预测或者判断,基于此种原因,较大的可能性往往就是所要达到的目标,概率论有用武之地了。 概念 离散型 概率质量函数:是 ...

2020-03-27 10:13 0 814 推荐指数:

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[1天搞懂深度学习] 读书笔记 lecture I:Introduction of deep learning

- 通常机器学习,目的是,找到一个函数,针对任何输入:语音,图片,文字,都能够自动输出正确的结果。 - 而我们可以弄一个函数集合,这个集合针对同一个猫的图片的输入,可能有多种输出,比如猫,狗,猴子等,而我们通过提供大量的training data给这个函数集合,对集合里的各种函数组合的输出 ...

Mon Feb 06 22:14:00 CST 2017 0 2018
读书笔记 Learning Deep Features for Discriminative Localization

CMP是在原始的框架上加入一个卷积层,GAP和softmax层,生成的网络。 1. Classification:分类效果上可能会稍有下降,可以通过增加卷积层,就可以使分类准确度和原来差不多了 2 ...

Thu Oct 19 19:51:00 CST 2017 0 1453
概率论学习笔记

原文链接www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/probablity.html 概率论学习笔记 前言 博主不会做概率题,一遇到这种题就只会通过寻找容易理解的模型来做。但是概率题往往可以用更为抽象的公式来简单解决。 所以我决定系统地学习一下概率论相关的知识。 我学习 ...

Fri Jul 19 05:51:00 CST 2019 0 752
[Deep Learning] 深度学习消失的梯度

  好久没有更新blog了,最近抽时间看了Nielsen的《Neural Networks and Deep Learning》感觉小有收获,分享给大家。   了解深度学习的同学可能知道,目前深度学习面临的一个问题就是在网络训练的过程存在梯度消失问题(vanishing gradient ...

Sat Jan 21 21:29:00 CST 2017 2 17238
 
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