深度学习基础知识点概括总结

1. 最小化代价函数优化方法：BGD、SGD、MBGD、动量、NAG、Adagrad、AdaDelta、Adam、AMSGrad、牛顿法；算法 2. 前馈神经网络的隐藏单元不必定在全部的输入点上可微；网络 3. CNN最大池化能产生必定程度的平移不变性；机器学习 4. 向量范数表征向量空间的大小：ide         1. CNN：LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、R

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