《Deep Learnning Tutorial》筆記（三）
上兩篇博文都是對深度學習進行一個簡要的瞭解，見識一下這個新的世界。接下來繼續學習。 Why Deep? 先看一個表格： 我們可以發現，當層X的size越大，出錯率越低。所以參數越多，訓練效果越好，這是不足爲奇的！！ 有一個普遍定理： 任何連續的函數 f：RN→RM 可以通過一個帶有一層隱藏層的網絡實現（這個層有足夠多的隱藏神經元）。當然也可以通過多層隱藏層實現。 那麼我們試想一下神經網絡的結構，如
相關文章
- 1. 《Deep Learnning Tutorial》筆記（二）
- 2. 《Deep Learnning Tutorial》筆記（一）
- 3. CVPR2017 tutorial: 3D Deep Learning
- 4. C programming tutorial 筆記
- 5. 深度學習Deep Learning Tutorial（李宏毅）————————自學筆記
- 6. 【轉載】Deep Learning Python Tutorial
- 7. Deep Speaker筆記
- 8. Deep Speech筆記
- 9. 讀書筆記：Tutorial of React.JS
- 10. Django Tutorial 學習筆記
- 更多相關文章...
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • ADO 添加記錄 - ADO 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • RxJava操作符（三）Filtering
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 《Deep Learnning Tutorial》筆記（二）
- 2. 《Deep Learnning Tutorial》筆記（一）
- 3. CVPR2017 tutorial: 3D Deep Learning
- 4. C programming tutorial 筆記
- 5. 深度學習Deep Learning Tutorial（李宏毅）————————自學筆記
- 6. 【轉載】Deep Learning Python Tutorial
- 7. Deep Speaker筆記
- 8. Deep Speech筆記
- 9. 讀書筆記：Tutorial of React.JS
- 10. Django Tutorial 學習筆記