深度学习入门精华笔记整理
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【深度学习】笔记
一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行一系列的问答．如果在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么就可以认为这个计算机是智能的。 &nbs...
深度学习入门笔记7 手写数字识别 续
手写数字识别2这次，我们使用CNN来实现手写数字识别。CNN主要的层次：输入层卷积层激励层池化层全连接层CNN（Convolutional neural network），即卷积神经网络。卷积为理解为一个信号与另外一个信号进行叠加，产生新的信号的过程。在卷积神经网络中，可认为具有固定权重的滑动窗口与...
深度学习入门笔记7 手写数字识别
手写数字识别MNIST数据集（修改的国家标准与技术研究所——Modified National Institute of Standards and Technology），是一个大型的包含手写数字图片的数据集。该数据集由0-9手写数字图片组成，共10个类别。每张图片的大小为28 * 28。加载必要...
深度学习入门笔记6 tensorflow学习
TensorflowTensorflow简介TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算。借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。TensorFlow™ 最初是由 Google ...
深度学习入门笔记5 Facebook营销组合分类预测
Facebook营销组合分类预测背景信息在Facebook注册用户超过20亿人，每天会产生超过百亿条的消息、近10亿张新图片，借助大数据技术，Facebook可以跟踪用户网络行为、进行面部识别和标注、分析用户喜好等等，从而向广告客户的市场营销人员展示受众对于品牌、事件、活动和主题的反应。Facebo...
深度学习入门笔记4 深度神经网络
多层感知器在之前的课程中，我们了解到，感知器（指单层感知器）具有一定的局限——无法解决异或问题，即线性不可分的问题。将多个单层感知器进行组合，就可以得到一个多层感知器（MLP——Multi-Layer Perceptron）结构。 多层感知器包含输入层，一个或多个隐藏层以...
深度学习入门笔记3 自适应神经元
自适应线性神经元概念自适应线性神经网络（ADALINE——Adaptive Linear Neuron）是在感知器的基础上进行的一种改进。激活函数采用线性连续的函数来代替阶跃函数。自适应神经元&感知器激活函数：自适应神经元使用线性激活函数，感知器使用阶跃函数。误差更新：自适应神经元在最终结果...
深度学习入门笔记2 梯度下降
梯度下降概念import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False impor...
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