發簡信
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從零開始打造并訓練神經網絡概述 之前已經講述了不少理論知識了，現在是時候開始實戰了。讓我們嘗試從零開始打造一個神經網絡并訓練它，把整個過程串起來。 為了更直觀、更容易理解...
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為什么神經網絡的結構如此重要？
概述 在深度學習領域，我們會經常看到某個模型刷榜的新聞。某個神經網絡算法任務的重大突破，第一靠數據集，第二靠模型結構。 圖像領域的突破，Imag...
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神經網絡如何模擬任意函數？概述 神經網絡之所以強大，在于它強大的模擬能力。理論上，它可以以無限小的誤差模擬任意函數。 也就是說，我們可以利用神經網絡構建任意函數，得到任意...
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深入神經元概述 從上一節（什么是神經網絡[http://www.lxweimin.com/p/3885d9af9aac]）中我們得知：神經網絡是一個函數，...
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什么是神經網絡概述 簡而言之，神經網絡就是函數：輸入數據，輸出結果。 函數 我們以MNIST手寫數字圖像識別為例，來定義一下對應的函數形式： 任務類型：圖像分...
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神經網絡實驗：萬能函數擬合器概述 都說神經網絡是一個萬能的函數擬合器，如何理解這句話呢？讓我們做一些實驗，去獲取更直觀的理解。為了直觀與方便理解，我們用神經網絡去擬合一元函...
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如何動態調整準確率與召回率？
概念 對于準確率與召回率的概念，雖然有很多文章介紹了，但是很多人還是不容易形成直覺的理解。這里不談公式，結合一個通俗的例子，幫助大家理解。 例子...