筆記：ML-LHY-6 Brief Introduction of Deep Learning
Deep Learning 發展 1958：感知機(線性模型，和Logistic Regression非常像，沒有sigmoid) 1969：發現感知機的限制 1980s：多層感知機(和現在的深度學習方法沒有明顯區別) 1986：反向傳播(發現超過3層隱藏層沒有幫助) 1989：發現1個隱藏層就可擬合任何函數，爲什麼需要深度(多層隱藏層) 2006：使用受限玻爾茲曼機(RBM)初始化(和多層感知機
相關文章
- 1. Brief Introduction of Deep Learning
- 2. 7.Brief introduction of Deep Learning
- 3. 1 —— Brief introduction of Deep Learning
- 4. 2020李宏毅學習筆記——8.Brief Introduction of Deep Learning
- 5. 李宏毅 機器學習筆記 Brief Introduction of Deep Learning
- 6. 【李宏毅ML筆記】 10 Brief introduction of deep learning
- 7. 【李宏毅2020 ML/DL】P12 Brief Introduction of Deep Learning
- 8. 李宏毅機器學習課程筆記2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
- 9. 李宏毅機器學習入門學習筆記（六） Brief Introduction of Deep Learning
- 10. translation of 《deep learning》 Chapter 1 Introduction
- 更多相關文章...
- • XSLT
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Java Agent入門實戰（三）-JVM Attach原理與使用
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. Brief Introduction of Deep Learning
- 2. 7.Brief introduction of Deep Learning
- 3. 1 —— Brief introduction of Deep Learning
- 4. 2020李宏毅學習筆記——8.Brief Introduction of Deep Learning
- 5. 李宏毅 機器學習筆記 Brief Introduction of Deep Learning
- 6. 【李宏毅ML筆記】 10 Brief introduction of deep learning
- 7. 【李宏毅2020 ML/DL】P12 Brief Introduction of Deep Learning
- 8. 李宏毅機器學習課程筆記2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
- 9. 李宏毅機器學習入門學習筆記（六） Brief Introduction of Deep Learning
- 10. translation of 《deep learning》 Chapter 1 Introduction