传智播客_transfer learning_在交互环境中使用tensorflow_中国AI数据

2019-11-25

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经网络研究在1970年代左右失去重要性。那么他们如何解决缺乏线性可分离性以继续使用netWorks的问题呢?他们通过在网络的输入和输出之间插入更多的神经元来做到这一点,如图所示: 我们说我们在输入和OUtPUt层之间添加了神经元的隐藏层。您可以将其视为允许我们的网络对输入数据提出多个问题,在隐藏层上每个神经元一个问题,并根据这些问题的答案最终确定输出结果。 在图形上,我们允许网络绘制多个分隔线: 正如您在图表中所看到的,对于输入数据中的第一个问题,每个iine都将其除以piane。这样您就可以在单个区域中种植在一起的等位电源。 您现在可以知道,深度在深度学习中意味着什么。通过在网络上添加更多隐藏的索引,我们可以使您的网络更加深入。我们可以在它们之间使用不同类型的连接,并在每个层中使用不同的激活功能。 在本书的后面,我们将介绍针对不同使用场景的不同类型的深度neUrai netWorks 。 梯度下降和反向传播 我们不能关闭有关基础机器学习的章节,而无需说明我们一直在使用Works的学习算法。 梯度下降是一种算法,用于找到函数达到最小值的点。请记住,我们将学习定义为改善模

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