11、【李宏毅机器学习（2017）】Why Deep Learning? （为什么是深度学习？）
理论上，一层隐藏层的神经网络就可以表示任意的函数，但是从效率、精度考量，在实际的神经网络构建中往往采用多个隐藏层（即深度学习）。本篇博客将介绍深度学习的优势。 目录 相同神经元个数的深度学习 模组化 模组化的应用 图像识别 语音识别 相同神经元个数的深度学习 在神经元个数相同的情况下，多层神经网络的精度高于单层神经网络。 模组化 举个图像识别的例子，识别长发男生、长发女生、短发男生和短发女生，如下
相关文章
- 1. [机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-12 （Why Deep Learning? ; 为什么是深度学习？）
- 2. 2020李宏毅机器学习与深度学习——Deep Learning
- 3. 李宏毅 -DeepLearning-2017-Why Deep
- 4. 李宏毅机器学习2016 第十讲 为什么是“深度”学习
- 5. 9、【李宏毅机器学习（2017）】Tips for Deep Learning（深度学习优化）
- 6. 李宏毅机器学习——学习笔记（10） Why deep？
- 7. 李宏毅深度学习
- 8. 李宏毅ML lecture-11 why deep
- 9. 什么是机器学习（Machine Learning）? |李宏毅机器学习【1】
- 10. 李宏毅机器学习深度学习视频笔记
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. [机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-12 （Why Deep Learning? ; 为什么是深度学习？）
- 2. 2020李宏毅机器学习与深度学习——Deep Learning
- 3. 李宏毅 -DeepLearning-2017-Why Deep
- 4. 李宏毅机器学习2016 第十讲 为什么是“深度”学习
- 5. 9、【李宏毅机器学习（2017）】Tips for Deep Learning（深度学习优化）
- 6. 李宏毅机器学习——学习笔记（10） Why deep？
- 7. 李宏毅深度学习
- 8. 李宏毅ML lecture-11 why deep
- 9. 什么是机器学习（Machine Learning）? |李宏毅机器学习【1】
- 10. 李宏毅机器学习深度学习视频笔记