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07 2021 档案

摘要:李宏毅机器学习 总结 本次课程主要通过观看李宏毅老师深度学习视频学习,以下是知识点梳理。 机器学习介绍:了解了机器学习的局限性,以及深度学习的必要性。 回归:通过学习回归任务,知道了使用机器学习模型解决问题的大致流程。 三个步骤 模型假设 选用合适的损失函数进行模型评估 使用梯度下降得到最佳模型 误 阅读全文
posted @ 2021-07-26 17:30 c0co 阅读(272) 评论(0) 推荐(0)
摘要:卷积神经网络CNN 阅读全文
posted @ 2021-07-22 22:55 c0co 阅读(400) 评论(0) 推荐(0)
摘要:分类,batch normalization 阅读全文
posted @ 2021-07-21 17:07 c0co 阅读(129) 评论(0) 推荐(0)
摘要:学习率调整策略,包含RMS、RMSProp、Adam、Learning Rate Scheduling 阅读全文
posted @ 2021-07-20 20:06 c0co 阅读(514) 评论(0) 推荐(0)
摘要:组队学习打卡链接导航 阅读全文
posted @ 2021-07-19 20:49 c0co 阅读(78) 评论(0) 推荐(0)
摘要:神经网络不易训练的原因、batch size的影响、momentum 阅读全文
posted @ 2021-07-19 20:39 c0co 阅读(418) 评论(0) 推荐(0)
摘要:P13 深度学习介绍与梯度下降 阅读全文
posted @ 2021-07-18 17:43 c0co 阅读(237) 评论(0) 推荐(0)
摘要:P5 梯度下降 阅读全文
posted @ 2021-07-16 22:39 c0co 阅读(322) 评论(0) 推荐(0)
摘要:P4 误差的来源:误差为偏差和方差的和。 阅读全文
posted @ 2021-07-16 17:05 c0co 阅读(391) 评论(0) 推荐(0)
摘要:P3 回归 阅读全文
posted @ 2021-07-13 16:45 c0co 阅读(162) 评论(0) 推荐(0)
摘要:深度学习课程P1,P2学习笔记 阅读全文
posted @ 2021-07-12 12:09 c0co 阅读(140) 评论(0) 推荐(0)