深度学习概述
学习资料：《深度学习》 一. 深度学习的过去和现在 第一次浪潮：控制论 出现了感知机、自适应单元(ADALINE)等简单线性模型(linear model)。 随机梯度下降(stochastic gradient descent)的一种特例出现，之后经过稍加改进 ...
原文：深度学习概述
.深度学习的引入 组合低层特征，形成了更加抽象的高层特征。 表达式中的u，w参数需要在训练中通过反向传播多次迭代调整，使得整体的分类误差最小。 深度学习网络往往包含多个中间层 隐藏层 ，且网络结构要更复杂一些。 .数据集及其拆分 Iris 鸢尾花 数据集 分类特征：花萼和花瓣的宽度和长度 数据集在数学上通常表示为 x ,y , x ,y ,..., xi,yi ,..., xm,ym ，其中xi ...
2020-05-30 17:29 0 592 推荐指数：
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