深度学习基础

本资料包含深度学习的概念、实践、案例分析等内容，旨在为初学者提供全面介绍和深入理解深度学习的工具和技巧，帮助学生掌握该领域的基本知识和最新进展。

Task-3——循环神经网络进阶 6.1 长短期记忆(LSTM) 6.1.1 理论知识理解 理解LSTM网络 6.1.2 LSTM的从零开始实现 以下附上代码: 导入相应的包 import numpy

Task5——卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶 10.1 卷积神经网络(CNN)基础 卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构,被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识

Task2——过拟合、欠拟合及其解决方案 4.1 欠拟合与过拟合的概念 欠拟合:模型拟合不够,在训练集(training set)上表现效果差,没有充分的利用数据,预测的准确度低。 过拟合:模型过度拟

本教程将阐述无监督特征学习和深入学习的主要观点。通过学习，你也将实现多个功能学习/深度学习算法，能看到它们为你工作，并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。

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深度学习word2vec笔记之基础篇

深度学习入门级别的材料。里面讲解了深度学习的基础，是世界大牛NG写的

该文档是复旦大学邱锡鹏老师在中国中文信息学会的深度学习讲义，欢迎大家下载！

1 卷积层 稀疏交互:减少时间复杂度,提高运算时间。 参数共享: 降低模型参数的存储需求,提高统计效率。 参数共享的特殊形式使得神经网络层具有对平移等变(equivariance)的性质 1.1 卷积