Coursera深度学习笔记

深度学习word2vec博文的文档，整理了各位的意见，把错误的地方修改过了。

dlaicourse:学习深度学习的笔记本

多层感知机 1.多层感知机的基本知识 多层感知机(MLP)是研究神经网络的一个非常重要的多层模型。 下图展示了一个多层感知机的神经网络图,它含有一个隐藏层,该层中有5个

一.循环神经网络 循环神经网络基于当前的输入与过去的输入序列,预测序列的下一个字符。它引入一个隐藏变量H,用Ht表示H在时间步t的值。Ht的计算基于Xt和Ht−1,可以认为Ht记录了到当前字符为止的序

一.过拟合及欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差 训练误差是指在训练数据集上表现出的误差,泛化误差指的是模型在任意一个测试数据样本上表现出来的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练

主成分分析中关于二次型寻优的笔记

一 机器翻译及相关技术 机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能

一 过拟合、欠拟合及其解决方案 欠拟合(underfitting): 一类是模型无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作 过拟合(overfitting):模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差

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