神經⽹絡與深度學習 Neural Networks and Deep Learning
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Neural Networks and Deep Learning 神經網路和深度學習
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Neural Networks and Deep Learning學習筆記ch1 - 神經網絡
1.4 true ole 輸出 使用 .org ptr easy isp 近期開始看一些深度學習的資料。想學習一下深度學習的基礎知識。找到了一個比較好的tutorial，Neural Networks and Deep Learning，認真看完了之後覺
【吳恩達 Coursera深度學習課程】 Neural Networks and Deep Learning 第一週課後習題
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Neural Networks and Deep Learning 學習筆記(五)
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Neural Networks and Deep Learning學習筆記ch1
最近開始看一些深度學習的資料，想學習一下深度學習的基礎知識。找到了一個比較好的tutorial，Neural Networks and Deep Learning，認真看完了之後覺得收穫還是很多的。從最基本的感知機開始講起，到後來使用logistic函式作為啟用
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MIT那本書不適合短平快的學習方式，轉戰Udacity裡基於Tensorflow的一個視訊教學 1. softmax的優勢 格式為exi∑jexj 相比較xi∑jxj 假設原資料為[3.0,1.0,0.2] 那麼經過softmax運算，則得到[
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課程一(Neural Networks and Deep Learning)總結：Logistic Regression
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第四節，Neural Networks and Deep Learning 一書小節(上)
rain 集合 最大值 劃分 import {0} mar result bsp 最近花了半個多月把Mchiael Nielsen所寫的Neural Networks and Deep Learning這本書看了一遍，受益匪淺。 該書英文原版地址地址：http://neur
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too near poi sel ace data- big Dimension important Neural Networks and Deep Learning This is the first course of the deep learning specia
課程一(Neural Networks and Deep Learning)，第一週（Introduction to Deep Learning）—— 2、10個測驗題
1、What does the analogy “AI is the new electricity” refer to? (B) A. Through the “smart grid”, AI is delivering a new wave of electricity.
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Relu這影象也叫線性流動函式 不再用sigmoid函式當啟用函式 相當於max(0,x)函式 比較0和當前值哪個大 可以把隱藏層看作 前面整合
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交叉熵定義了兩個概率分佈之間的距離，因為是概率分佈 所以又引入softmax變為概率的形式 相加還是1 3 shallow neural network 神經網路輸入層不算 上