深度學習簡介--入門介紹PPT

阿新 • • 發佈：2018-12-26

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MATLAB 深度學習簡介電子書

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前幾節我們詳細的探討了，梯度下降存在的問題和優化方法，本節將介紹在資料處理方面很重要的優化手段即批量歸一化（批量歸一化）。批量歸一化（Batch Normalization）並不能算作是一種最優化演算法，但其卻是近年來優化深度神經網路最有用的技巧之一，並且這種方法非常的簡潔方便，可以和其他

前兩篇的優化主要是針對梯度的存在的問題，如鞍點，區域性最優，梯度懸崖這些問題的優化，本節將詳細探討梯度消失問題，梯度消失問題在BP的網路裡詳細的介紹過（興趣有請的檢視我的這篇文章），然後主要精力介紹RuLU啟用函式，本篇還是根據國外的文章進行翻譯，然後再此基礎上補充，這樣使大家更容易理解，好，那

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前面幾節詳細介紹了卷積神經網路和深度卷積神經網路，這個網路可以說是為影象處理量身製作，同時在2010年，hintion帶領的團隊使用AlexNet網路（深度卷積網路）在ImageNet大賽中獲得冠軍，更是奠定了卷積網路的商業地位，到目前為止該網路也是影象識別的主要網路之一。本節開始針對深度網路進

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