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2019-10-11...5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络（Recurrent neural network）在前面讨论的卷积神经网络，无法利用历史数据的时间依赖关系，来分析数据特征，对于二维图像来讲，我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心，在另外一些与时间相关的问题中，输入的数据是基于时间的序列，卷积网络就无... 244
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2019-10-11...1 引子在本系列的2，3，4季中，我们分别介绍了神经网络的生物学背景，最早的关于神经元的数学模型，以及具有学习功能的感知机。我们现在已经知道，如何学习神经网络的参数是最为关键的问题，这个问题从宏观上看实际上跟求解2的平方根并没有本质不同，即需要一个迭代过程(梯度下降)不断更新模型的参数。在一个著名的Adaline模型(... 241
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2019-10-11...现在我们打算忘掉所有关于代价函数的具体形式、神经⽹络的连接等等这些让人望而却步的东西。想象只要最⼩化⼀个给定的多元函数。假设我们要最⼩化某些函数，C(v)。它可以是任意的多元实值函数，这里⽤v代替了w和b以强调它可能是任意的函数，为了可视化， 想象c是⼀个只有两个变量v1和 v2的函数，如下图12所示：
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2019-10-10...当时的计算机科学，并没有多少大数据的概念，那时只要能解决逻辑运算的问题，这个机器就威力无穷，就像MP模型一样。但如上一季看到的那样， MP模型的问题在于必须人工设计参数，才能完成复杂运算。罗森布拉特的感知机更加雄心勃勃，他宣称可以通过机器自动学习来实现很多操作(识别,运算,处理等)，当然得包括简单的逻辑运算了。实现这种... 204
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