神经网络学习
知網(wǎng):
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入門卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN完全指南終極版一
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN完全指南終極版(二)
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softmax小白都能看懂的softmax詳解
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有例子的感知機
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激活函數(shù)
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激活函數(shù)2
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梯度消失 梯度爆炸
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超平面是什么?——理解超平面(SVM開篇之超平面詳解
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svm
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支持向量機(SVM)從入門到放棄再到掌握
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拉格朗日乘子法和KKT條件
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拉格朗日對偶性
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機器學(xué)習(xí)推導(dǎo)筆記
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softmax 多分類,概率在0-1之間,和為1
感知機:https://blog.csdn.net/Dream_angel_Z/article/details/48915561
后向傳播:有例子和代碼!!!!超級詳細(xì)的教程
李宏毅及其需誒2017中的課件:
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DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)): 就是有多層連接
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RNN(遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)):
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CNN :卷積層、 池化層 、 全連接層
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受限波爾曼茲機
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深度波爾曼茲機
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自動編碼器
機器學(xué)習(xí)中線性回歸
超級清楚的pca!!
關(guān)鍵是在于協(xié)方差矩陣,使哥哥屬性關(guān)聯(lián)盡可能的少,同時自己代表的特征盡可能的大。
總結(jié)