Deep Learning Systems: 机器学习回顾-Softmax回归

作者：肤浅的羊发布时间：2024-05-21

你对机器学习的了解是什么？这篇文章通过讲述softmax回归来预测手写数字这一案例，对机器学习的本质进行了介绍，并从头推导出整个机器学习算法的流程。如果你也想从头学习一遍机器学习，来阅读这篇文章把！...【查看原文】

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深度学习（DL，Deep Learning）

是机器学习（ML，Machine Learning）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能（AI，Artificial Intelligence）。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器学习

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什么是深度学习（Deep Learning）

深度学习是机器学习的一种特殊形式，它模拟了人脑中的神经网络，可以自动学习和识别模式。与传统的机器学习方法不同，深度学习使用多层神经网络，可以自动地提取和组合特征，从而实现对复杂模式的自动学习和推理。深度学习中最常用的神经网络是前馈神经网络（Feedforward Neural Network），也称为多层感知机（Multilayer Perceptron）。前馈神经网络由多个神经元组成，分为输入层、隐藏层和输出层。每个神经元都与上一层的每个神经元相连，并带有权重值，用于计算神经元的输出。通过多次迭代和反向

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深度学习问题（Deep Learning Problems）是指在深度学习模型的开发和应用过程中可能遇到的挑战或困难。下面我将解释一些常见的深度学习问题，并提供简单易懂的解释。过拟合（Overfitting）：当训练的深度学习模型在训练数据上表现出色，但在新数据上表现不佳时，就可能出现过拟合问题。这意味着模型过于关注训练数据的细节，导致对新数据的泛化能力较差。为了解决过拟合问题，可以采取一些方法，如增加更多的训练数据、使用正则化技术（如L1或L2正则化）、引入dropout等。欠拟合（Underfitti

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