[深度学习]神经网络中权重矩阵/卷积核以及（y=wx+非线性变换）输出值/特征图的本质理解 / 开普饭

公众号后台回复"python",立刻领取100本机器学习必备Python电子书最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法.在机器学习,尤其是回归模型中,经常可以看到最小二乘法 ...

作者:杜博亚,阿里算法工程师,复旦大学计算机硕士,BDKE 之光. 1.从机器学习三要素的角度 1.1 模型本质上来说,他们都是监督学习,判别模型,直接对数据的分布建模,不尝试挖据隐含变量,这些方面 ...

作者丨灯会来源丨极市平台编辑丨极市平台极市导读本篇主要包含数据类问题.正则化.激活函数与梯度以及回归.SVM支持向量机.K-Means均值以及机器学习相关常考内容等相关面试经验. >&g ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=7227 神经网络的训练过程是一个挑战性的优化过程,通常无法收敛. 这可能意味着训练结束时的模型可能不是稳定的或表现最佳的权重集,无法用作最终模型. ...

人工智能算法与Python大数据致力于提供深度学习.机器学习.人工智能干货文章,为AI人员提供学习路线以及前沿资讯 23篇原创内容公众号点上方人工智能算法与Python大数据获取更多干货在右上 ...

神经网络用神经网络做机器学习的基本流程和人脑的类比关系

这是<AI初识境>第6篇,这次我们说说Normalization.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 数据经过归一化和标准化后可以加快梯度下降的求解速度,这就是Ba ...

DL:深度学习(神经网络)的简介.基础知识(神经元/感知机.训练策略.预测原理).算法分类.经典案例应用之详细攻略深度学习(神经网络)的简介深度学习(Deep Learning, DL)或阶层学习 ...

Dataset:数据集集合(综合性)--机器学习.深度学习算法中常用数据集大集合(建议收藏,持续更新) 相关文章 DL:关于深度学习常用数据集的权重文件集合下载地址常规数据集 StatLib---D ...

NLP近几年非常火,且发展特别快.像BERT.GPT-3.图神经网络.知识图谱等技术应运而生. 我们正处在信息爆炸的时代.面对每天铺天盖地的网络资源和论文.很多时候我们面临的问题并不是缺资源,而是找准 ...

文/陈根机器学习是人工智能的一个重要分支,而深度学习则是机器学习发展到一定阶段的必然产物. 深度学习就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络"大脑 ...

想要真正了解深度神经网络是如何训练的,免不了从矩阵微积分说起. 虽然网络上已经有不少关于多元微积分和线性代数的在线资料,但它们通常都被视作两门独立的课程,资料相对孤立,也相对晦涩. 不过,先别打退堂鼓 ...

[深度学习]神经网络中 权重矩阵/卷积核 以及 （y=wx+非线性变换）输出值/特征图的本质理解