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零基��入门深度学习(f��n) PDF 下蝲

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主要内容�Q?/strong>

深度学习(f��n)是啥
在�h工智能领域，有一个方法叫机器学习(f��n)。在机器学习(f��n)�q�个�Ҏ(gu��)��里，有一�cȝ��法叫��经�|�络。神�l�网�l�如下图所�C�：(x��)

上图中每个圆圈都是一个神�l�元�Q�每条线表示��经元之间的�q�接。我们可以看刎ͼ�上面的神�l�元被分成了(ji��n)多层�Q�层与层之间的神�l�元有连接，�?br data-filtered="filtered" /> 层内之间的神�l�元没有�q�接。最左边的层叫做输入层，�q�层负责接收输入数据�Q�最双��的层叫输出层�Q�我们可以从�q�层获取��经�|�络输出数据�?br data-filtered="filtered" /> 输入层和输出层之间的层叫做隐藏层�?br data-filtered="filtered" /> 隐藏层比较多�Q�大�?�Q�的��经�|�络叫做深度��经�|�络。而深度学�?f��n)，��是使用深层架构�Q�比如，深度��经�|�络�Q�的机器学习(f��n)�Ҏ(gu��)��?/span>

那么深层�|�络和浅层网�l�相比有什么优势呢�Q�简单来说深层网�l�能够表辑֊�更强。事实上�Q�一个仅有一个隐藏层的神�l�网�l�就能拟合�Q何一个函
敎ͼ�但是它需要很多很多的��经元。而深层网�l�用��得多的��经元就能拟合同��L(f��ng)��函数。也��是��Z��(ji��n)拟合一个函敎ͼ�要么使用一个浅而宽的网
�l�，要么使用一个深而窄(ji��ng)的网�l�。而后者往往更节�U�资源�?br data-filtered="filtered" /> 深层�|�络也有劣势�Q�就是它不太�Ҏ(gu��)��训练。简单的��_(d��)��你需要大量的数据�Q�很多的技巧才能训�l�好一个深层网�l�。这是个手艺�z�R�?br data-filtered="filtered" /> 感知�?br data-filtered="filtered" /> 看到�q�里�Q�如果你�q�是一头雾��_(d��)��那也是很正常的。�ؓ(f��)�?ji��n)理解神�l�网�l�，我们应该先理解神�l�网�l�的�l�成单元——��经元。神�l�元也叫做感�?br data-filtered="filtered" /> 器。感知器��法在上个世�U?0-70�q�代很流行，也成功解决了(ji��n)很多问题。�ƈ且，感知器算法也是非常简单的�?/span>

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