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  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)充概念-02-邏輯回歸

  邏輯回歸是一種用于二分分類問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，盡管名字中帶有\(zhòng)\\"回歸\\\"一詞，但實(shí)際上它用于分類任務(wù)。邏輯回歸的目標(biāo)是根據(jù)輸入特征來(lái)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于某個(gè)類別的概率，然后將概率映射到一個(gè)離散的類別標(biāo)簽。 邏輯回歸模型的核心思想是將線性回歸模型的輸出通過(guò)一

  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(bǔ)充概念-59-padding

  在深度學(xué)習(xí)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(duì)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(bǔ)充概念-48-rmsprop

  RMSProp（Root Mean Square Propagation）是一種優(yōu)化算法，用于在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)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(duì)于處理稀疏數(shù)據(jù)和非平穩(wěn)目標(biāo)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(bǔ)充概念-62-池化層

  池化層（Pooling Layer）是深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的一種層級(jí)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(jì)算復(fù)雜度，減少過(guò)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(jiàn)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(bǔ)充概念-42-梯度檢驗(yàn)

  梯度檢驗(yàn)（Gradient Checking）是一種驗(yàn)證數(shù)值計(jì)算梯度與解析計(jì)算梯度之間是否一致的技術(shù)，通常用于確保實(shí)現(xiàn)的反向傳播算法正確性。在深度學(xué)習(xí)中，通過(guò)梯度檢驗(yàn)可以幫助驗(yàn)證你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是否正確地計(jì)算了梯度，從而減少可能的錯(cuò)誤。 梯度檢驗(yàn)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(bǔ)充概念-56-遷移學(xué)習(xí)

  遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，旨在將在一個(gè)任務(wù)上學(xué)到的知識(shí)或模型遷移到另一個(gè)相關(guān)任務(wù)上，以提高新任務(wù)的性能。遷移學(xué)習(xí)的核心思想是通過(guò)利用源領(lǐng)域（source domain）的知識(shí)來(lái)改善目標(biāo)領(lǐng)域（target domain）的學(xué)習(xí)任務(wù)。 遷移學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)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(bǔ)充概念-01-二分分類

  二分分類是一種常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，其目標(biāo)是將一組數(shù)據(jù)點(diǎn)分成兩個(gè)不同的類別。在二分分類中，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都有一個(gè)與之關(guān)聯(lián)的標(biāo)簽，通常是“正類”或“負(fù)類”。算法的任務(wù)是根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征來(lái)學(xué)習(xí)一個(gè)模型，以便能夠準(zhǔn)確地將新的未標(biāo)記數(shù)據(jù)點(diǎn)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(bǔ)充概念-17-計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出

  計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出通常涉及前向傳播（Forward Propagation）的過(guò)程，其中輸入數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu)，逐步被傳遞并變換，最終生成預(yù)測(cè)結(jié)果。下面我將為你展示一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向傳播的示例。 假設(shè)我們有一個(gè)具有以下參數(shù)的簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)： 輸入層：2個(gè)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(bǔ)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(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中最小化（或最大化）目標(biāo)函數(shù)。它通過(guò)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(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解。梯度下降法在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)非常常用，可以幫助模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中

  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(bǔ)充概念-50-學(xué)習(xí)率衰減

  學(xué)習(xí)率衰減（Learning Rate Decay）是一種優(yōu)化算法，在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時(shí)逐漸減小學(xué)習(xí)率，以便在訓(xùn)練的后期更加穩(wěn)定地收斂到最優(yōu)解。學(xué)習(xí)率衰減可以幫助在訓(xùn)練初期更快地靠近最優(yōu)解，而在接近最優(yōu)解時(shí)減小學(xué)習(xí)率可以使模型更精細(xì)地調(diào)整參數(shù)，從而更好地收斂。 學(xué)習(xí)率

  2024年02月12日

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