深度學習原理與TensorFlow實踐黃理燦課後習題答案

第一章 緒論

1.詳述人工智慧、機器學習、人工神經網路和深度學習之間的關係

2.詳述深度學習的發展歷程

3.詳述深度學習在社會、經濟以及科學技術領域中的應用

第二章 機器學習概論

第三章 神經網路

第四章 深度學習

1.詳細說明BP演算法的原理

2.為什麼激勵函式必須是分段可導的

3.損失函式有哪些？他們之間的區別是什麼？

4.什麼是正則化？為什麼需要正則化

5.通過學習權值引數，說明初始值的選擇有何影響，哪個激勵函式要求初始值不能為0？

6.什麼是過擬合？

7.什麼是梯度消失？什麼是梯度爆炸

第五章 Python程式設計基礎

第六章 TensorFlow程式設計基礎

第七章 TensorFlow模型

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