深度学习入门-深度学习入门

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2022-07-20 11:50:51

深度学习入门-深度学习入门 - 第 1 节 - 深度学习入门

本入门课程概述了深度学习 (DL) 的概念。在本课程中，我们将讨论可用于 DL 的亚马逊云科技服务，并介绍一个正在使用 DL 进行创新的亚马逊云科技客户的案例研究。本视频由 Amazon Web Services, Inc. 及其关联公司制作并享有版权。

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CSDN-Ada助手 2023-01-13

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文章目录4.1 从数据中学习4.2 损失函数a.均方误差b.交叉熵误差c.mini-batch学习d.为何要设定损失函数4.3 梯度梯度法4.4 神经网络的学习步骤开篇介绍：《深度学习入门-基于Python的理论与实现》书籍介绍第一章：《深度学习入门-基于Python的理论与实现》第一章带读第二章：《深度学习入门-基于Python的理论与实现》第二章带读 – 感知机第三章：深度学习入门-基于Python的理论与实现》第三章带读 – 神经网络上一章我们介绍了什么是神经网络，本章我们接着介绍.

《深度学习入门-基于Python的理论与实现》第七章带读 – CNN介绍文章目录《深度学习入门-基于Python的理论与实现》第七章带读 -- CNN介绍@[toc]7.1 整体结构7.2 卷积层a.全连接层存在的问题b.卷积运算c.填充d.步幅e.三维数组的卷积运算7.3 池化层a.池化层的介绍b.池化层的特征7.4 具有代表性的CNN网络a.LeNetb.AlexNet7.5 小结开篇介绍：《深度学习入门-基于Python的理论与实现》书籍介绍第一章：《深度学习入门-基于Python的理论与实

1 前言本章就是《深度学习入门-基于python的理论与实现》这本书的最后一章节了。 深度学习是加深了层的深度神经网络，基于之前介绍的网络，只需要通过叠加层就可以创建深度深度网络，本章学习深度网络的性质、课题、可能性，对当前的深度学习概括。 1.1 加深网络在之前的章节中，我们学习了构成神经网络的各种层、学习时的有效技巧、对图像特别有效的CNN、参数的最优化方法等，这章将会利用前面学到的技术创建一个深度网络，挑战MNIST数据集的手写数字识别。 1.1.1 向更深的网络出发 ...

文章目录6.1 权重参数的更新a. SGDb. Momentumc. AdaGradd. Adam6.2 权重参数的初始值a. 为什么要初始化权重b. 初始值可以设为0吗c. 隐藏层的激活值分布d. ReLU的权重初始值6.3 Batch Normalizationa. 优点b. 算法6.4 正则化a. 过拟合b. 权值衰减c. Dropout6.5 超参数的验证a. 验证数据b. 超参数的最优化6.6 总结开篇介绍：《深度学习入门-基于Python的理论与实现》书籍介绍第一章：《深度学习入门-基于.

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