Deep Learning Systems: 机器学习回顾-Softmax回归

作者：肤浅的羊发布时间：2024-05-21

你对机器学习的了解是什么？这篇文章通过讲述softmax回归来预测手写数字这一案例，对机器学习的本质进行了介绍，并从头推导出整个机器学习算法的流程。如果你也想从头学习一遍机器学习，来阅读这篇文章把！...【查看原文】

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深度学习（DL，Deep Learning）

是机器学习（ML，Machine Learning）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能（AI，Artificial Intelligence）。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器学习

深度学习机器学习人工智能

羽心萦 2023-04-27

Deep Learning review 学习笔记

机器学习机器学习算法在诸如网页搜索，信息过滤，商品推荐等场景中得到了极大应用，即使是一些难表征的图像识别，语音识别的场景中也有可利用的空间，其正在被运用到生活越来越多的场景中传统机器学习算法对原始

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深度学习 – Deep learning | DL

深度学习 – Deep learning | DL深度学习有很好的表现，引领了第三次人工智能的浪潮。目前大部分表现优异的应用都用到了深度学习，大红大紫的 AlphaGo 就使用到了深度学习。本文将详细的给大家介绍深度学习的基本概念、优缺点和主流的几种算法。深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系深度学习、机器学习、人工智能简单来说：深度学习是机器学习的一个分支(最重要的分支)机器学习是人工智能的一个分支目前表现最好的一些应用大部分都是深度学习，正是因为深度学习的突出表现，引发了人工智能的第三次浪潮。

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什么是深度学习（Deep Learning）

深度学习是机器学习的一种特殊形式，它模拟了人脑中的神经网络，可以自动学习和识别模式。与传统的机器学习方法不同，深度学习使用多层神经网络，可以自动地提取和组合特征，从而实现对复杂模式的自动学习和推理。深度学习中最常用的神经网络是前馈神经网络（Feedforward Neural Network），也称为多层感知机（Multilayer Perceptron）。前馈神经网络由多个神经元组成，分为输入层、隐藏层和输出层。每个神经元都与上一层的每个神经元相连，并带有权重值，用于计算神经元的输出。通过多次迭代和反向

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深度学习问题（Deep Learning Problems）

深度学习问题（Deep Learning Problems）是指在深度学习模型的开发和应用过程中可能遇到的挑战或困难。下面我将解释一些常见的深度学习问题，并提供简单易懂的解释。过拟合（Overfitting）：当训练的深度学习模型在训练数据上表现出色，但在新数据上表现不佳时，就可能出现过拟合问题。这意味着模型过于关注训练数据的细节，导致对新数据的泛化能力较差。为了解决过拟合问题，可以采取一些方法，如增加更多的训练数据、使用正则化技术（如L1或L2正则化）、引入dropout等。欠拟合（Underfitti

深度学习

机器朗读 2023-05-27

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