李宏毅機器學習——學習筆記（10） Why deep？
在相同參數數量的情況下？ 扁平的模型比深度模型的學習效果要差，因爲深度模型就像是模塊化的，每一層都只是識別部分特徵，然後傳導到下一層中。 End to End Learning 通過端到端的訓練方式，所有的函數都是由機器自動學習到的，不需要自己去構造。 多層的neural network能夠達到將相似的輸入得到很不一樣的輸出，不一樣的輸入得到相同的輸出的效果。但是shallow network 不
相關文章
- 1. 李宏毅機器學習筆記6：Why deep、Semi-supervised
- 2. 李宏毅機器學習課程筆記10：Ensemble、Deep Reinforcement Learning
- 3. 【ML】 李宏毅機器學習筆記
- 4. 李宏毅機器學習筆記
- 5. 李宏毅機器學習——學習筆記（24） Deep Reinforcement Learning
- 6. 李宏毅機器學習——學習筆記（8）Deep Learning
- 7. 李宏毅機器學習筆記一
- 8. 李宏毅學習筆記10.CNN（下）
- 9. 李宏毅《Deep Learning》學習筆記 - transformer
- 10. 【李宏毅《機器學習》筆記】一、機器學習介紹
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 李宏毅機器學習筆記6：Why deep、Semi-supervised
- 2. 李宏毅機器學習課程筆記10：Ensemble、Deep Reinforcement Learning
- 3. 【ML】 李宏毅機器學習筆記
- 4. 李宏毅機器學習筆記
- 5. 李宏毅機器學習——學習筆記（24） Deep Reinforcement Learning
- 6. 李宏毅機器學習——學習筆記（8）Deep Learning
- 7. 李宏毅機器學習筆記一
- 8. 李宏毅學習筆記10.CNN（下）
- 9. 李宏毅《Deep Learning》學習筆記 - transformer
- 10. 【李宏毅《機器學習》筆記】一、機器學習介紹