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- 神经网络其实和人一样懒惰&＃xff0c;喜欢走捷径
- [使用rectifier 作为非线性激活函数使得深度网络学习不需要pre-training&＃xff0c;在大、复杂的数据上&＃xff0c;相比于sigmoid函数等更加快速和更有效率。](https://www.sohu.com/a/192782868_824406)
- [A Neural Network Playground](http://playground.tensorflow.org/#activation&＃61;tanh&batchSize&＃61;10&dataset&＃61;circle®Dataset&＃61;reg-plane&learningRate&＃61;0.03®ularizationRate&＃61;0&noise&＃61;0&networkShape&＃61;4,2&seed&＃61;0.57529&showTestData&＃61;false&discretize&＃61;false&percTrainData&＃61;50&x&＃61;true&y&＃61;true&xTimesY&＃61;false&xSquared&＃61;false&ySquared&＃61;false&cosX&＃61;false&sinX&＃61;false&cosY&＃61;false&sinY&＃61;false&collectStats&＃61;false&problem&＃61;classification&initZero&＃61;false&hideText&＃61;false)动态展示神经网络过程&＃xff0c;可以尝试调节参数从而使得黄色点只在黄色区域&＃xff0c;蓝色点只在蓝色区域
神经网络其实和人一样懒惰&＃xff0c;喜欢走捷径
使用rectifier 作为非线性激活函数使得深度网络学习不需要pre-training&＃xff0c;在大、复杂的数据上&＃xff0c;相比于sigmoid函数等更加快速和更有效率。
A Neural Network Playground动态展示神经网络过程&＃xff0c;可以尝试调节参数从而使得黄色点只在黄色区域&＃xff0c;蓝色点只在蓝色区域 万字综述&＃xff1a;行业知识图谱构建最新进展
数据太少怎么搞深度学习&＃xff1f;
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