深度學習——概述及反向傳播BP算法

O、機器學習回顧 機器學習可以當做深度學習的分類器，深度學習用於提取特徵，將特徵向量餵給機器學習算法進行分類與迴歸。 一、神經網絡來源——神經元 二、淺層神經網絡前向傳播 1、單個樣本單隱藏層的神經網絡前向傳播 2、多個樣本（訓練集）上的單隱藏層的神經網絡前向傳播 三、幾種激活函數及其導數 四、神經網絡梯度下降法 五、深層神經網絡（DNN） 前向傳播求損失，反向傳播求梯度。

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