一、背景介绍
1.深度学习应用
二、神经网络非线性能力及原理
0.线性分类器得分函数
1.感知器与逻辑门
2.强大的空间非线性切分能力
3.网络表达力与过拟合问题
4.BP算法与SGD
三、代码与示例
1.Tensorflow多层感知器非线性切分
2.神经网络分类示例
3.Google Wide&&Deep Model
深度学习初步
猜你喜欢
转载自www.cnblogs.com/bigdata-stone/p/10312812.html
今日推荐
周排行