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神經網絡簡介

                
                Erik_Song
            全棧工程師

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                難度初級
            
                時長50分
            
                學習人數
            
綜合評分8.40
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                                內容實用
                            
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                                簡潔易懂
                            
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                                邏輯清晰

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關于神經網絡的分類

最新回答 / 慕移動9089041

圖像，語音和文本

3 回答 1052 瀏覽 1-2 02什么是神經網絡

2019-11-18

請問分母怎么理解,為什么消去分母可以替代?

最贊回答 / 慕工程8545273

你可以這樣理解：因為權重是給定的，所以權重矩陣的分母之和是一個定值，除以它并不會對歸一化的結果產生影響。之前除以權重矩陣的分母之和是為了能夠得到一個0~1之間的歸一化值，忽略它的目的是為了使矩陣乘法比較容易辨認

1 回答 1140 瀏覽 2-3 06激勵函數

2019-07-15

學這個視頻要有什么基礎啊

最新回答 / 慕前端4946036

不需要

1 回答 831 瀏覽 2-4 07損失函數

2019-04-20

網絡向量化為什么a是4行呢

最新回答 / MariaBrown

正好對應于最開始的神經網絡圖，輸入層、隱含層4個節點、輸出層，由此，a對應應該是4*1矩陣。

2 回答 1158 瀏覽 2-6 09網絡向量化

2019-04-15

非常非常有趣

最新回答 / qq_吥倣棄_0

有道理

1 回答 1223 瀏覽 1-1 01課程背景

2018-12-11

什么是零值

最新回答 / qq_慕仙3399867

j;;

1 回答 1980 瀏覽 1-2 02什么是神經網絡

2018-11-28

公式是錯誤了啊

最新回答 / 笑不成

公式是有問題，可能是怕看的人害怕所以簡化了，畢竟只是一門理論常識課

1 回答 1144 瀏覽 2-7 10網絡梯度下降

2018-10-16

改進版ReLU是什么樣的

最新回答 / 蕓醬

leaky relu：<...圖片...>ai是（1，+∞）區間內的固定參數。<...圖片...>

1 回答 2005 瀏覽 2-3 06激勵函數

2018-10-16

請問后續有應用這些理論的實例課嗎？需要例子練習，謝謝！

最新回答 / 慕者_員

吳恩達的機器學習視頻https://study.163.com/course/introduction/1004570029.htm

1 回答 1131 瀏覽 2-6 09網絡向量化

2018-10-06

41，和14，分別是什么樣的？如何做乘法的？

最贊回答 / 李愛菊

指的矩陣，如果是4*1，指的是4行1列。如果是1*4指的是1行4列。w是3行4列的，w轉置后變成4行3列的，這時候輸入的x是3行1列的，則w的轉置乘以x變為4行3列乘以3行1列，則結果是4行1列，加上b為4行1列，則隱含層輸出的是4行1列的值。不知是否能聽懂？

3 回答 2365 瀏覽 2-6 09網絡向量化

2018-10-03

關于Z函數的問題

最新回答 / qq_追求_0

偏置參數

1 回答 1708 瀏覽 2-1 04網絡結構

2018-09-29

a^n = g(z^n)兩邊求導，不應該是d(a^n)=d(z^n)g'(z^n)=W^(nT)d(a^(n-1))么？感覺ppt里的公式是怎么推導出來的呢。。。。。

最贊回答 / 霸道灬小胖

如果強行解釋的話，你仔細看那堆公式，下面的點才是乘，我覺得這個*在這里表示除

5 回答 1831 瀏覽 2-8 11訓練過程

2018-02-19

獲得損失函數面的過程，以及損失函數面的應用？

最新回答 / 旅行的癩蛤蟆

可以根據y來進行反向傳遞來調整，我也不是看得很明白。多看幾遍啦。。。

1 回答 1355 瀏覽 3-1 12課程總結

2018-01-12

損失函數公式原理不太理解

最新回答 / pardon110

這些自個兒看資料吧，當你做出來你就真正的理解了。

1 回答 1470 瀏覽 2-4 07損失函數

2018-01-04

（如圖）sigmoid函數和tanh函數應該不是簡單的平移

最新回答 / qq_乖乖_12

不是簡單的平移

1 回答 2394 瀏覽 2-3 06激勵函數

2018-01-02

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課程須知: 1、機器學習基礎知識 2、直觀講解神經網絡核心原理

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