22张深度学习精炼图笔记总结。吴恩达在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度学习专项课程信息图,这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。因此它不仅仅适合初学者了解深度学习,还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念 - 派森小柚子于20220909发布在抖
右下:深度学习能发展起来主要是由于大数据的出现,神经网络的训练需要大量的数据;而大数据本身也反过来促进了更大型网络的出现。深度学习研究的一大突破是新型激活函数的出现,用 ReLU 函数替换sigmoid 函数可以在反向传播中保持快速的梯度下降过程,sigmoid 函数在正无穷...
这就会遇到权重初始化的问题,对于权重初始化首先是随机初始化,有几点是需要注意的: 1.不能初始化为0,因为初始化了就无法学习,同一层神经元都一样,没有区别,存在对称性 2.随机生成正态分布的靠近中间的数据,比如截断正态分布,但数据不要太大或者太小,太大了容易造成梯度饱和(想象激活函数图像的两端,基本是平缓...
梯度下降 梯度下降这一部分就是讲解了梯度为何下降的,要清楚理解其中的权重更新,学习率,还有前后向的求导方法,可是梯度下降并不仅仅是这个一个简单的流程就能解决各种各样复杂的问题,还有很多前辈们优化的方法,比如权重衰减,学习率衰减等,这个在后面会讲到。 向量化 量化,这一部分其实是在教我们如何在硬件的基础上更...
吴恩达《深度学习》第二课第三周笔记 改善神经网络之超参调试、batch正则化和编程框架 一、调试处理 超参数:alpha(学习速率),alpha_decay(学习率衰减率),beta(momentum),beta1,beta2,epsilon(Adam),layers(网络层数),hidden_units(隐藏层神经元数),mini_batch_size(mini-bathc的大小) 重要等级:一级:alpha;二级...
吴恩达深度学习DeepLearning-详细中文和英文笔记总结以及知识图谱三剑客,比较全面的总结,看完这些应该算是入门了 (0)踩踩(0) 所需:3积分 中科可控R6240H0服务器手册 2025-01-26 05:58:47 积分:1 Introduction to Data Science Data With R 英文 2025-01-24 07:37:54 ...