安徽鲲鹏建设集团有限公司网站,上海企业建站网站的意义,贵州省城乡和住房建设厅官方网站,开发公司采暖费补偿办法本文主要针对神经网络神经网络邱锡鹏 2~8 章的课后习题进行理解的过程中#xff0c;搜索到的讲的会比较透彻的链接整理。适合有一定基础但是想了解更细的人阅读。
主要参考书籍
首先是本书pdf可在神经网络与深度学习获取#xff1b; 主要参考的课后习题答案为nndl/solution…本文主要针对神经网络神经网络邱锡鹏 2~8 章的课后习题进行理解的过程中搜索到的讲的会比较透彻的链接整理。适合有一定基础但是想了解更细的人阅读。
主要参考书籍
首先是本书pdf可在神经网络与深度学习获取 主要参考的课后习题答案为nndl/solutions: 《神经网络与深度学习》课后习题答案-分享讨论 知乎也有一篇关于课后习题的解读《神经网络与深度学习-邱锡鹏》习题解答 。 其中李航老师的统计学习方法(李航).pdf 多次出现有空可阅读以便理解。
第二章
2-2 经验风险函数机器学习损失函数、风险函数、经验风险、期望风险、结构风险_经验风险函数-CSDN博客
2-6 2 最大后验估计MAE极大似然估计与最大后验概率估计 - 知乎MLE 与 MAP 简介 | 吴良超的学习笔记
2-7 数据无穷多时MAE趋近于MLEMLE和MAP_02_哔哩哔哩_bilibili
2-11 一元二元三元 N-Gram词袋模型NLP浅层次模型之N-Gram词袋法_n-grams袋模型-CSDN博客
2-12 精准率、召回率、F1一文看懂机器学习指标准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线 | by easyAI-人工智能知识库 | Medium 宏平均、微平均关于宏平均Macro-averaging和微平均Micro-averaging_宏平均和微平均-CSDN博客
第三章
3-1 超平面和权重向量为什么权重向量与神经网络中的决策平面正交以及对超平面的理解 - 知乎
3-4 线性可分和线性不可分理解线性可分和线性不可分与机器学习什么叫线性模型-CSDN博客
3-5 平方损失函数和分类问题为什么平方损失函数不适用分类问题 - 知乎
3-7 平均感知机训练算法计算方式和书中公式等价blog.csdn.net/weixin_42660711/article/details/123702260 感知机和支持向量机异同感知机与SVM对比
3-11 KKT条件和软间隔支持向量机支持向量机 (二) 软间隔 svm 与 核函数 - massquantity - 博客园Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件 - 知乎
第四章
4-1 零均值化为什么更好什么是零均值什么是零均值化-CSDN博客
4-2 前馈神经网络和神经元等深度学习——前馈神经网络 - 图神经网络 - 博客园如何确定神经网络的层数和隐藏层神经元数量 - 龙之天族 - 博客园
4-3 死亡ReLU问题dead ReLU的发生原因和复活问题-CSDN博客
4-4 Swish激活函数Google提出的新型激活函数:Swish
4-7 为什么b不正则为什么一般不对偏置b进行正则化_为什么正则化不处理偏置-CSDN博客
4-7 梯度消失等问题详解深度学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法 - 知乎
第五章
5-1 微分/差分深度学习传统CV算法——二阶微分边缘算子_qq5b42bed9cc7e9的技术博客_51CTO博客
5-3 1×1卷积核的作用一文读懂卷积神经网络中的1x1卷积核 - 知乎
5-4 卷积神经网络的时空间复杂度卷积神经网络的时间、空间复杂度以及数据流的变化_卷积时间复杂度?-CSDN博客
5-5 卷积操作到仿射变换卷积操作的线性性质 - 宁静是一种习惯 - 博客园
5-7 空洞卷积两种特殊卷积转置卷积和空洞卷积_空洞卷积实例-CSDN博客
第六章
6-1 延时神经网络、卷积神经网络、循环神经网络CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)概念区分理解_深度神经,卷积神经,循环神经-CSDN博客
