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模型选择、欠拟合和过拟合 训练误差(training error):指模型在训练数据集上表现出的误差。 泛化误差(generalization error):指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差

单个神经元网络 简化表示 正向传播:W*X+B=y W,B为参数,X为样本值,y为预测值,Y为标签值 反向传播:根据差值标签值Y-预测值y,对W和B进行相应的调整。 循环往复进行 softmax分类算

机器翻译和数据集 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与源序

梯度消失和梯度爆炸 当神经网络的层数较多时,模型的数值稳定性容易变差。 假设一个层数为 L 的多层感知机的第 l 层 H(l) 的权重参数为 W(l) ,输出层 H(L) 的权重参数为 W(L) 。为

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内容涉及到了神经网络搭建，正向与反向传播浅显易懂的公式推导，卷积神经网络以及目标检测，yolo算法原理解析。RNN语言模型，seq2seq模型的算法介绍等较为前沿的知识。

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这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉 Python、对机器学习有基本了解）， 想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：“深度学习是科技业最热门 的技能之一，本课程将帮你掌握深

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