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吴恩达深度学习deeplearning.ai学习笔记(一)1.2 1.3 1.4

时间:2024-08-02 13:54:14浏览次数:15  
标签:1.4 结构化 1.2 1.3 吴恩达 神经网络 1000

 1.2什么是神经网络?

 x= \begin{bmatrix} x_1\\ x_2\\ x_3\\ x_4 \end{bmatrix}表示输入特征

1.3用神经网络进行监督学习

输入一幅图,即Input (x) is a image;输出一个指数如1~1000,即Output (y) is a object(1,2,……,1000),来表明这张照片是否是1000个不同图像中的一个,可用于给照片打标签。

只有选择好输入x和输出y,才能解决特定的问题。

Image一般用CNN处理,Sequence data即序列数据如Audio中的时间成分一般用RNN处理。

结构化数据即Structured Data指每个特征都有清晰的定义;

非结构化数据的特征可能是像素值、文本中的某个单词,Image和Audio都是非结构化的。

1.4为什么深度学习会兴起?

Scale \ of \left\{\begin{matrix} Data \\ Computation\\ Algorithms \end{matrix}\right.许多算法的创新都是为了让神经网络运行得更快。

标签:1.4,结构化,1.2,1.3,吴恩达,神经网络,1000
From: https://blog.csdn.net/weixin_66188523/article/details/140834408

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