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人工智能→機(jī)器學(xué)習(xí)→深度學(xué)習(xí)：
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循環(huán)神經(jīng)
網(wǎng)絡(luò)不定長(zhǎng)數(shù)據(jù)
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應(yīng)用
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機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景
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神經(jīng)元——最小神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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深度學(xué)習(xí)算法
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深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)
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人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
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命令式編程和聲明式編程的優(yōu)缺點(diǎn)
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命令式編程和聲明式編程的區(qū)別
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梯度下降法
需要設(shè)定合適的學(xué)習(xí)率
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兩種目標(biāo)函數(shù)的公式。
多分類時(shí)常用交叉熵?fù)p失
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目標(biāo)函數(shù)（損失函數(shù)）定義：衡量對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度
one-hot編碼：https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/11269257.html
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多神經(jīng)元可以實(shí)現(xiàn)多輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
多分類問題比二分類問題有更廣的適用性
公式：
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二分類羅技斯蒂回歸模型
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神經(jīng)元——最小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
最后一項(xiàng)的+1乘b
W是權(quán)重
x是特征
f是激活函數(shù)：給計(jì)算出的內(nèi)積進(jìn)行非線性的變換
b是偏置
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NASnet查看全部
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深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)查看全部
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CNN,RNN…查看全部
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人工智能>機(jī)器學(xué)習(xí)>深度學(xué)習(xí)。查看全部
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數(shù)據(jù)處理（采集、去噪）；查看全部
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概率是0，1之間可以用這個(gè)模型
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最小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用流程
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括神經(jīng)元，邏輯回歸模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。
神經(jīng)元是最小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它包括多個(gè)輸入，一個(gè)輸出。公式中包含權(quán)重、激活函數(shù)、特征和偏置。
具體的神經(jīng)元例如激活函數(shù)sigmoid,二分類邏輯斯蒂回歸模型
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機(jī)器學(xué)習(xí)崗位職責(zé)
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好像理解了 ，這是其中一個(gè)函數(shù)，概率他為什么只有1和0 。那么為什么在
-6---+6之間最陡峭。另外難道它能把X均值了
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分類b的作用
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
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