穿越神经网络的迷雾｜揭秘深度学习的神奇之处实战构建数字识别模型

作者：1999s发布时间：2023-09-08

本文将带你进入深度学习的神秘领域，解释了神经网络的工作原理和深度学习的优势。我们还通过PyTorch构建了一个手写数字识别模型的代码示例，帮助你亲自体验深度学习的魅力。...【查看原文】

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数据驱动神经网络的特征是可以从数据中学习，即可以由数据自动决定权重参数的值。人工学习、机器学习、深度学习的区别：人工学习：数据——>人想到的算法——>答案机器学习：数据——>人想到的特征量（SIIFT、HOG等）——>机器学习（SVM、KNN等）——>答案深度学习：数据——>神经网络（深度学习）——>答案训练数据和测试数据在机器学习中一般将需要用到的数据分为训练数据和测试数据，之所以这么分，是为了追求模型的泛化能力。训练数据也称为监督数据。泛化能力是指处理未被观察过的数据（不包含在训练数据中的数据）的能力

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