deep learning 以及deep learning 常用模型和方法
首先為什么會有Deep learning，我們得到一個結論就是Deep learning需要多層來獲得更抽象的特征表達。 1.Deep learning與Neural Network 深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦 ...
原文：[Deep Learning] 常用的Active functions & Optimizers
深度學習的基本原理是基於人工神經網絡，輸入信號經過非線性的active function，傳入到下一層神經元 再經過下一層神經元的activate，繼續往下傳遞，如此循環往復，直到輸出層。正是因為這些active functions的堆砌，深度學習才被賦予了解決非線性問題的能力。當然，僅僅靠active functions還不足於使得深度學習具有 超能力 ，訓練過程中的優化器對於組織神經網絡中的各 ...
2018-06-26 10:24 2 2615 推薦指數：
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