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人们不是每一秒都从头开始思考，就像你阅读本文时，不会从头去重新学习一个文字，人类的思维是有持续性的。传统的卷积神经网络没有记忆，不能解决这一个问题，循环神经网络(Recur...

梯度下降算法一般用来最小化损失函数：把原始的数据网络喂给网络，网络会进行一定的计算，会求得一个损失函数，代表着网络的计算结果与实际的差距，梯度下降算法用来调整参数，使得训练...

什么叫做主成分分析法，我们先看一张图椭圆的图，如果让你找一条线，使得椭圆上所有点在该线上映射的点最分散，保留下来的信息最多，你会怎么选择这条线？若是下图，会选择水平线，这是...

Sigmoid 函数（Logistic 函数）是神经网络中非常常用的激活函数，我们今天来深入了解一下 Sigmoid 函数。 函数值 S(x) 的值域为 (0, 1)，常用...

本文首发自公众号：RAIS，点击直接关注。 本系列文章为《Deep Learning》读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。从本文开始将继续学习本书的第二部分，将从第一...