技术栈
神经网络和深度学习
时间很奇妙!
2025-01-31 9:26
应用
类型
为什么近几年飞速发展
数据增长,算力增长,算法革新
逻辑回归
向量化
浅层神经网络(Shallow neural network)
单条训练数据前向传播计算表达式
batch训练数据前向传播计算表达式
反向传播计算表达式
参数随机初始化
不能全部设为0
原因是同一层的神经元会经过同样的运算,导致参数一直一样。
深度神经网络
前向传播与反向传播
人工智能
深度学习
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