第九章 无监督学习 典型的无监督学习问题可以分为以下几类： 无监督特征学习是从无标签的训练数据中挖掘有效的特征或表示。无监督特征学习一般用来进行...

第八章 注意力机制与外部记忆 借用人脑的注意力和记忆机制，处理信息过载问题，从而提高神经网络处理信息的能力。 注意力 解决信息超载问题的主要手段...

第七章 网络优化与正则化 虽然神经网络具有非常强的表达能力，但是当应用神经网络模型到机器学习时依然存在一些难点问题。主要分为两大类：（1）优化问...

第六章 循环神经网络 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络。循环神经网络的参...

第五章 卷积神经网络 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet）是一种具有局部连接、权重共...

第二部分 基础模型 第四章 前馈神经网络 激活函数 连续可导（允许少数点上不可导）的非线性函数。 激活函数和其导函数简单。 导函数的值域在一个合...

《神经网络与深度学习》笔记 ​ 入门篇 第一章 绪论 特征表示方法 局部特征 含义：也称为离散表示或符号表示，通常是用one-hot向量的形式...