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DeepLearning-Series:人工智能与深度学习实战 - 深度学习篇
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2021-08-04
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· · · 深度学习实战 在深度学习篇中,我们将了解深度学习的历史与理论。深度学习的起点即是所谓的神经网络(Neural Network)。 NN | 神经网络基础 神经网络层的基本组成成员为神经元,神经元包含两部分,一部分是上一层网络输出和当前网络层参数的一个线性乘积,另外一部分是线性乘积的非线性转换;如果缺少非线性转换,则多层线性乘积可以转化为一层的线性乘积。 $$ \begin{array}{l}{\mathrm{H}(\mathrm{in})=\Sigma=\mathrm{W}{1} \star \mathrm{x}{1}+\mathrm{W}{2} \star \mathrm{x}{2}+\mathrm{W}{3} \star \mathrm{x}{3}+\mathrm{b}} \ {\mathrm{H}(\mathrm{out
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DeepLearning-Series-master.zip (31个子文件)
DeepLearning-Series-master
index.html 6KB
.nojekyll 0B
INTRODUCTION.md 15B
_sidebar.md 2KB
导论
深度学习算法.md 99B
深度学习前沿.md 21B
深度学习简史.md 10KB
卷积神经网络
README.md 83B
LICENSE 16KB
循环神经网络
README.md 0B
README.md 15KB
header.svg 8KB
计算机视觉
scikit-image
绘制与转化.md 16KB
README.md 3KB
像素处理.md 7KB
基础读写.md 7KB
README.md 2KB
图形学基础
信号与噪声.md 2KB
图像滤波.md 4KB
README.md 0B
目标检测
README.md 108B
神经网络
正向传播与反向传播.md 104B
多层神经网络.md 34B
损失函数
README.md 0B
激活函数
ReLU.md 441B
tanh.md 478B
README.md 2KB
sigmoid.md 438B
丢弃法.md 85B
README.md 1KB
神经网络可视化.md 10KB
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蓝精神
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