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批量归一化（BatchNormalization） 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。...
深度卷积神经网络（AlexNet） LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。1.神经网络计算复杂。2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化...
Convolutional Neural Networks 使用全连接层的局限性： 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模...
本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积...
梯度消失和梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。 当神经网络的层数较多时，模型的数...
To be continued
语言模型 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为的词的序列，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率：本节我...
循环神经网络 本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符...
文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤： 读入文本 分词 建立字典，...