深度学习基础

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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

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

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

卷积神经网络基础二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图与感受野卷积层的两个超参数多输入通道和多输出通道卷积层与全连接层的对比卷积层的实现池化 主要是卷积层和池化层,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的

卷积神经网络基础 参考伯禹学习平台《动手学深度学习》课程内容内容撰写的学习笔记 原文链接:https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/v

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深度学习神经网络纯C语言基础版

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