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零基础入门深度学习:感应器、线性单元和梯度下降‘lol比赛下注平台’

文章出处:lol比赛下注平台 人气:发表时间:2021-11-25 02:11
本文摘要:无论将要来临的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业用于人工智能在云上处置大数据的时代,作为一个有理想有执着的程序员,不懂深度自学(DeepLearning)这个超热的技术,不会会感觉立刻就out了?现在救命稻草来了,《零基础入门深度自学》系列文章目的协助爱人编程的你从零基础超过入门级水平。 零基础意味著你不必须过于多的数学知识,只要不会写出程序就行了,到底,这是专门为程序员写出的文章。

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无论将要来临的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业用于人工智能在云上处置大数据的时代,作为一个有理想有执着的程序员,不懂深度自学(DeepLearning)这个超热的技术,不会会感觉立刻就out了?现在救命稻草来了,《零基础入门深度自学》系列文章目的协助爱人编程的你从零基础超过入门级水平。  零基础意味著你不必须过于多的数学知识,只要不会写出程序就行了,到底,这是专门为程序员写出的文章。

虽然文中不会有很多公式你或许不懂,但同时也不会有更加多的代码,程序员的你一定能看懂的(我周围是一群疯狂的CleanCode程序员,所以我写出的代码也会很差)。  1深度自学是啥  在人工智能领域,有一个方法叫机器学习。在机器学习这个方法里,有一类算法叫神经网络。

神经网络如下图右图:  上图中每个圆圈都是一个神经元,每条线回应神经元之间的相连。我们可以看见,上面的神经元被分为了多层,层与层之间的神经元有相连,而层内之间的神经元没相连。最左边的层叫作输出层,这层负责管理接管输出数据;最右边的层叫输入层,我们可以从这层提供神经网络输入数据。

输出层和输入层之间的层叫作隐蔽层。  隐蔽层较为多(小于2)的神经网络叫作深度神经网络。而深度自学,就是用于深层架构(比如,深度神经网络)的机器学习方法。  那么深层网络和浅层网络比起有什么优势呢?非常简单来说深层网络需要表达力更加强劲。

事实上,一个仅有一个隐蔽层的神经网络就能数值任何一个函数,但是它必须很多很多的神经元。而深层网络用较少得多的神经元就能数值某种程度的函数。也就是为了数值一个函数,要么用于一个深而长的网络,要么用于一个浅而较宽的网络。

而后者往往更加节约资源。  深层网络也有劣势,就是它不过于更容易训练。非常简单的说道,你必须大量的数据,很多的技巧才能训练好一个深层网络。

这是个手艺活。  2感知器  看见这里,如果你还是一头雾水,那也是很长时间的。为了解读神经网络,我们应当再行解读神经网络的构成单元神经元。

神经元也叫作感知器。感知器算法在上个世纪50-70年代很风行,也顺利解决问题了很多问题。并且,感知器算法也是非常简单的。


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