浙江大学-机器学习-ppt截图
https://gitee.com/zzhzwh/ZJU_Machine_Learning/tree/main多层神经网络梯度下降后向传播一般的后向后向传播算法的应用和改进非线性改进阶跃函数在0处没有导数、目标函数第二个改进----输出不止一个原来的改进的原来的梯度下降缓慢的运行,而采用随机梯度人工神经网络的建议
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https://gitee.com/zzhzwh/ZJU_Machine_Learning/tree/main
多层神经网络






















梯度下降







后向传播













一般的后向











后向传播算法的应用和改进
非线性改进


阶跃函数在0处没有导数、




目标函数第二个改进----输出不止一个

原来的

改进的








原来的梯度下降缓慢的运行,而采用随机梯度




人工神经网络的建议
















多层神经网络的劣势—进入低潮




深度学习

自编码器







CNN卷积神经网络


求卷积核











步长2 2


降采样



LENET的参数个数




AlexNet




使用RElu函数:促进深度神经网络的收敛
最大池化


随即丢弃


数据扩增

GPU训练

编程工具


pytorch







TensorFlow
caffe






人脸识别



损失函数






人脸检测

图像识别

目标定位

目标检测的3种









YOLo网络 you only look once






MTCNN




语义分割





时间序列的深度学习模型



RNN

















LSTN


GAN

博弈论




人脸生成

侧脸转正

图像翻译



强化学习





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