深度学习概论

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DeepLearnToolbox matlab深度学习工具箱,包括CNN,DBN,NN,SAE算法,及各种示例

结合python的一本关于深度学习的教程，可以用于入门学习

deep learning(1)的后半部分

MIT版深度学习第6章 深度前馈网络。 深度前馈网络也被称为前馈神经网络或者多层感知机是典型的深度学习模型。

确定最佳深度可以降低运算成本,同时可以进一步提高精度。针对深度置信网络深度选择的问题,文章分析了通过设定阈值方法选择最佳深度的不足之处。从信息论的角度,验证了信息熵在每层玻尔兹曼机(RBM)训练达到稳

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这几天开始搞毕业设计,跟着老师算是正式入门深度学习了,在此记录一下这几天的收获 1.深度学习环境配置 首先是深度学习环境的配置,以前都是用pycharm写一些小程序小打小闹,结果电脑炸了什么都没有了,

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(一)过拟合欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error)。通俗来讲,前者指模型