Deep Neural..
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Google 深度学习笔记 (Google Deep Learning Notes)
Limit of Linear Model
实际要调整的参数很多
如果有N个Class,K个Label,需要调整的参数就有(N+1)K个
Linear Model不能应对非线性的问题
Linear Model的好处
GPU就是设计用于大矩阵相乘的,因此它们用来计算Linear Model非常高效
Stable:input的微小改变不会很大地影响output
求导方便:线性求导是常数
我们想要参数函数是线性的,但整个model是非线性的
所以需要对各个线性模型做非线性组合
最简单的非线性组合:分段线性函数(RELU)
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封面
简介
Lesson 1
Machine Learning to Deep Learning
Logistic Classification
Logistic Classification实践
Stochastic Optimization
Lesson 2
Deep Neural Network
Limit of Linear Model
Neural network
神经网络实践
优化神经网络:
Deep Network
深度神经网络实践
Lesson 3
Convolutional Networks
卷积神经网络实践
Lessson 4
Deep Models for Text and Sequence
循环神经网络实践
NumPy笔记
matplotlib笔记
sklearn笔记
TensorFlow笔记