深度学习

深度学习是机器学习的一个分支,它试图通过模拟人脑的神经网络结构来实现对数据的学习和理解。深度学习的核心思想是通过多层次的神经网络(深度神经网络)来学习输入数据的表示,从而使得计算机能够执行各种任务,如图像和语音识别、自然语言处理等。

深度学习—BN的理解(一)

机器学习领域有个很重要的假设:IID独立同分布假设,就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的,这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢?BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。

深度学习的数学-神经网络、输入层、隐藏层、输出层

前文中了解到,神经网络由多个神经单元组成,而本篇博客将会了解到深度学习由多个神经网络组成,并且分为 输入层、隐藏层和输出层,隐藏层涉及到的知识点最多,是本文的重点。

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