深度学习常用术语
特征(feature)：预测时使用的输入变量。特征集(feature set)：训练深度学习模型时采用的一组特征。标签(label)：监督学习中样本的“标准答案”。类别(class)：为标签枚举的一组目标值中的一个。样本(example)/输入(input)：数据集的一行，分为有标签样本和无标签样本...
这些深度学习术语，你了解多少？（下）
这些深度学习术语，你了解多少？（上） 动量（Momentum） Momentum是Gradient Descent算法的扩展、可加速或抑制参数更新。 1、通过反向传播的错误来学习表征 多层感知器（MLP） 多层感知器是一种前馈神经网络，具有多个完全连接的层，使用非线性激活函数来处理不可线性分离的数据...
这些深度学习术语，你了解多少？（上）
对于一个新手来说，深度学习术语可能非常难以理解。本表试图解释深度学习常用术语并链接到原始参考，以帮助读者深入了解特定主题。 深度学习与“一般”的机器学习术语之间的界限非常模糊。例如，我这里不包括“交叉验证”，因为它是一种通用技术，用于整个机器学习。但是，我加入了softmax或word2vec等术语...
深度学习的关键术语
深度学习已经成为编程界的一股潮流，因为其在许多领域取得了令人难以置信的成功，使其在研究和工业领域广受欢迎。那么到底什么是深度学习呢？深度学习是应用深层神经网络技术：即利用具有多个隐藏层的神经网络结构来解决问题的过程。深度学习是一个过程，如数据挖掘，它采用深度神经网络架构，它是特定类型的机器学习算法。...
深度学习笔记之一些基本术语
前言: 最近打算稍微系统的学习下deep learing的一些理论知识，打算采用Andrew Ng的网页教程UFLDL Tutorial，据说这个教程写得浅显易懂，也不太长。不过在这这之前还是复习下machine learning的基础知识，见网页：http://openclassroom.st...
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