深度学习论文

6步学习深度学习 張鈞閔, 許之凡 中央研究院資訊科學研究所資料洞察實驗室

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吴恩达-机器学习-深度学习吴恩达（1976-，英文名：Andrew Ng），华裔美国人，是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者

深度学习论文阅读路线图 如果您是深度学习领域的新手,那么您可能会遇到的第一个问题是“我应该从哪个纸开始阅读?” 这是深度学习论文的阅读路线图! 该路线图是根据以下四个准则构建的: 从轮廓到细节 从旧到

Task——Transformer 9.1 Transformer Transformer 是一种新的、基于 attention 机制来实现的特征提取器,可用于代替 CNN 和 RNN 来提取序列的特

Task4——注意力机制与Seq2seq模型 8.1 注意力机制 所谓的注意力机制,其实就是让系统学会注意力-即关注重点信息忽略无关信息。带有注意力机制的系统,不仅可以自主学习注意力,还可以帮助我们更

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

Task2——梯度消失、梯度爆炸 5.1 梯度消失与梯度爆炸的概念 深度神经网络训练的时候,采用的是反向传播方式,该方式使用链式求导,计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作,因此如果网络过深。 那么如果

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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