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2所示，沿中间路线的梯度的相反方向下山，要远比左侧和右侧路线所走的路程要短。基于此，梯度下降算法的思想包括以下部分。（1）选定一个初始点w0。（2）沿梯度反方向逐步更新参数，即wt=wt-1-α▽J（wt-1）直至收敛。这里α>0，α为步长（Step Size），又称为学习率（Learning Rat
深度学习简介 一、神经网络简介 深度学习（Deep Learning）（也称为深度结构学习【Deep Structured Learning】、层次学习【Hierarchical Learning】或者是深度机器学习【Deep Machine Learning】）是一类算法集合，是机器学习的一个分支。
sigmod这两个激活函数的问题：存在梯度弥散，模型收敛较慢的问题，且无法表征非线性信息。Relu激活函数：优点：相比起Sigmoid和tanh，ReLU在SGD中能够快速收敛。Sigmoid和tanh涉及了很多很expensive的操作（比如指数），ReLU可以更加简单的实现。有效缓解了梯度消失的问题
深度学习 1. 深度学习介绍 2. 深度学习原理 3. 深度学习实现 深度学习 1. 深度学习介绍 深度学习（Deep learning）是机器学习的一个分支领域,其源于人工 神经网络的研究。 深度学习广泛应用在计算机视觉,音频处理,自然语言处理等诸多领 域。 人工神经网络（Artificial
实战项目 深度学习是一门实践性很强的学科，需要通过实战项目来加深对理论知识的理解和应用。可以选择一些开源的深度学习项目进行学习和实践，如ImageNet、CIFAR-10等。 2.比赛竞赛 参加深度学习相关的比赛竞赛，可以锻炼自己的深度学习能力和实战经验，也可以与其他深度学习爱好者交
系列内容深度学习CNN 文章目录 ADAS摄像头成像需具备的两大特点单目镜头的测距原理双目镜头的测距原理 ADAS摄像头成像需具备的两大特点 是要看得足够远 看的越远就能有更加充裕的时间做出判断和反应，从而 避免或者降低事故发生造成的损失。 是要求高动态
深度学习: 学习率 (learning rate) 作者：liulina603 致敬 原文：https://blog.csdn.net/liulina603/article/details/80604385 深度学习: 学习率 (learning
的样本和同一流形上的样本具有相同的类别。由于分类器应该对局部因素（对应于流形上的移动）的变化保持不变，一种合理的度量是将点 x1 和 x2 各自所在流形 M1 和 M2 的距离作为点 x1 和 x2 之间的最近邻距离。然而这可能在计算上是困难的（它需要解决一个寻找 M1 和 M2
矩阵是二维数组，其中的每一个元素被两个索引而非一个所确定。我们通常会赋予矩阵粗体的大写变量名称，比如A。如果一个实数矩阵高度为m，宽度为n，那么我们说A ∈ R m*n。我们在表示矩阵中的元素时，通常使用其名称以不加粗的斜体形式，索引用逗号间隔。比如，A1;1 表示A
些参数相等。由于我们将各种模型或模型组件解释为共享唯一的一组参数，这种正则化方法通常被称为参数共享（parameter sharing）。和正则化参数使其接近（通过范数惩罚）相比，参数共享的一个显著优点是，只有参数（唯一一个集合）的子集需要被存储在内存中。对于某些特定模型，如卷积
不足以说明数据位于一个相当小的流形中。我们还必须确定，我们遇到的样本和其他样本相互连接，每个样本被其他高度相似的样本包围，可以通过变换来遍历该流形。支持流形假设的第二个论点是，我们至少能够非正式地想象这些邻域和变换。在图像中，我们当然会认为有很多可能的变换允许我们描绘出图片空间的
如果没有激活函数，神经网络会变成什么呢？ 答案是如果没有激活函数，那么无论神经网络的结构有多复杂，它都将退化为一个线性模型。现实的回归问题或者分类问题的决策边界通常都是复杂且非线性的。这要求模型具有产生复杂的非线性决策边界的能力，在这一点上激活函数在神经网络中扮演了非常重要的角色
Notebook`是WEB应用，可方便的创建、运行和分享python代码。conda install jupyter notebook就可以安装。安装好启动后就自动打开网页，就可以使用了。ctl-c按2次可以退出。有命令模式和编辑模式。有代码框和标记框（`markdown cell`）。
接近100%，模型在这个输入点 x′ 的输出与附近的数据点 x 非常不同。在许多情况下，x′ 与 x 非常近似，人类观察者不会察觉原始样本和对抗样本（adversarial example）之间的差异，但是网络会作出非常不同的预测。对抗样本在很多领域有很多影响，例如计算机安全，这
20227/30/1659172723864238646.png) 前一节已经讲过线性回归模型的数学公式的表达，这里我们先假设给定截距项b和自变量权重w，至于误差这里不管，那么我们就可以写出预测函数了。 ```python def linear_mode(input,weight
旁，直到模型完全建立好，再用来计算模型的测试误差。模型的预测效果较差，经常是由于两类问题导致的。那就是 欠拟合，underfitting 和 过拟合 overfitting欠拟合就是学生根本没有学好,根本没有理解知识点。考试的时候就是不会，当然考不好。 过拟合就是学生很刻苦，但是
些参数相等。由于我们将各种模型或模型组件解释为共享唯一的一组参数，这种正则化方法通常被称为参数共享（parameter sharing）。和正则化参数使其接近（通过范数惩罚）相比，参数共享的一个显著优点是，只有参数（唯一一个集合）的子集需要被存储在内存中。对于某些特定模型，如卷积
接近100%，模型在这个输入点 x′ 的输出与附近的数据点 x 非常不同。在许多情况下，x′ 与 x 非常近似，人类观察者不会察觉原始样本和对抗样本（adversarial example）之间的差异，但是网络会作出非常不同的预测。见图 7.8 中的例子。对抗样本在很多领域有很多
有时候，在 x 的所有可能值下最大化或最小化一个函数 f(x) 不是我们所希望的。相反，我们可能希望在 x 的某些集合 S 中找 f(x) 的最大值或最小值。这被称为约束优化 (constrained optimization)。在约束优化术语中，集合 S 内的点 x 被称为可行
数据集划分训练集：用来构建机器学习模型，从数据中确定模型参数的过程称为学习(训练)。验证集：辅助构建模型，用于在构建过程中评估模型，进而调整模型超参数。测试集：用来评估训练好的最终模型的性能。 2.2数据集分割 训练集和测试集是同分布的。留出法直接将数据集拆分为互斥的训练集、验证集和测试集。划分比
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