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  在深度學習中，“padding”（填充）通常是指在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNNs）等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中，在輸入數(shù)據(jù)的周圍添加額外的元素（通常是零），以調(diào)整輸入數(shù)據(jù)的尺寸或形狀，從而影響輸出的尺寸。 主要目的是為了解決卷積層或池化層等操作對輸入尺寸的影

  2024年02月12日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補充概念-48-rmsprop

  RMSProp（Root Mean Square Propagation）是一種優(yōu)化算法，用于在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學習模型時自適應(yīng)地調(diào)整學習率，以加速收斂并提高性能。RMSProp可以有效地處理不同特征尺度和梯度變化，對于處理稀疏數(shù)據(jù)和非平穩(wěn)目標函數(shù)也表現(xiàn)良好。 RMSProp的核心思想是根據(jù)參數(shù)梯度的歷史

  2024年02月12日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補充概念-62-池化層

  池化層（Pooling Layer）是深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的一種層級結(jié)構(gòu)，用于減小輸入數(shù)據(jù)的空間尺寸，從而降低模型的計算復雜度，減少過擬合，并且在一定程度上提取輸入數(shù)據(jù)的重要特征。池化層通常緊跟在卷積層之后，用于縮小卷積層輸出的尺寸。 常見的池化操作包括最大

  2024年02月12日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補充概念-42-梯度檢驗

  梯度檢驗（Gradient Checking）是一種驗證數(shù)值計算梯度與解析計算梯度之間是否一致的技術(shù)，通常用于確保實現(xiàn)的反向傳播算法正確性。在深度學習中，通過梯度檢驗可以幫助驗證你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是否正確地計算了梯度，從而減少可能的錯誤。 梯度檢驗的基本思想是使用數(shù)值

  2024年02月11日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補充概念-60-卷積步長

  在深度學習中，卷積步長（convolution stride）是指在卷積操作中滑動卷積核的步幅。卷積操作是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的操作之一，用于從輸入數(shù)據(jù)中提取特征。步長決定了卷積核在輸入數(shù)據(jù)上的滑動間隔，從而影響輸出特征圖的大小。 卷積步長的值可以是正整數(shù)，通常為1、2、3等。

  2024年02月12日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補充概念-56-遷移學習

  遷移學習（Transfer Learning）是一種機器學習技術(shù)，旨在將在一個任務(wù)上學到的知識或模型遷移到另一個相關(guān)任務(wù)上，以提高新任務(wù)的性能。遷移學習的核心思想是通過利用源領(lǐng)域（source domain）的知識來改善目標領(lǐng)域（target domain）的學習任務(wù)。 遷移學習的優(yōu)勢在于可以充分利

  2024年02月12日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補充概念-01-二分分類

  二分分類是一種常見的機器學習任務(wù)，其目標是將一組數(shù)據(jù)點分成兩個不同的類別。在二分分類中，每個數(shù)據(jù)點都有一個與之關(guān)聯(lián)的標簽，通常是“正類”或“負類”。算法的任務(wù)是根據(jù)數(shù)據(jù)點的特征來學習一個模型，以便能夠準確地將新的未標記數(shù)據(jù)點分配到正確的類別中

  2024年02月13日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補充概念-17-計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出

  計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出通常涉及前向傳播（Forward Propagation）的過程，其中輸入數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu)，逐步被傳遞并變換，最終生成預測結(jié)果。下面我將為你展示一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向傳播的示例。 假設(shè)我們有一個具有以下參數(shù)的簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)： 輸入層：2個神經(jīng)元 隱藏

  2024年02月12日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補充概念-43-梯度下降法

  梯度下降法（Gradient Descent）是一種優(yōu)化算法，用于在機器學習和深度學習中最小化（或最大化）目標函數(shù)。它通過迭代地調(diào)整模型參數(shù)，沿著梯度方向更新參數(shù)，以逐步接近目標函數(shù)的最優(yōu)解。梯度下降法在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學習模型時非常常用，可以幫助模型學習數(shù)據(jù)中

  2024年02月11日

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  Softmax回歸（Softmax Regression）是一種用于多分類任務(wù)的機器學習算法，特別是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用于輸出層來進行分類。它是Logistic回歸在多分類問題上的推廣。 Softmax回歸的主要思想是將原始的線性分數(shù)（得分）轉(zhuǎn)化為類別概率分布，使得模型可以對多個類別進行分類。在Soft

  2024年02月12日

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