Deeplearning深度学习笔记(黄博士2017版课程笔记)

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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

MySQLDBA深度学习笔记

深度学习笔记-RBM.

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

深度学习读书笔记之RBMpdf和word版，有必要的同学可以下载

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。

关于深度学习的资料，整理得非常紧凑而且简明，是一本深度学习的快餐资料，供初学者快速掌握知识。

循环神经网络进阶 GRU(门控循环单元) 门控循环神经网络,为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。 其中,门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)是一种常用的门控循

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