什么是深度学习?
在斯坦福教授吴恩达的deeplearning.course中第一门课的4.4节,介绍了,在拟合输入输出的时候为什么使用深层表示(Why deep representations?),另外介绍了什么是深度学习。
教授表示,其实深度学习以前是指有很多隐藏层的神经网络,不过是深度学习(deep learning)听上去感觉更加高大上一些罢了。
在拟合一个非常复杂的输入输出函数的时候,深层次的网络结构的好处在于,它拟合出的函数比浅层次的网络结构能够更真是贴近我们真实函数。同时也能够学到许多不同的层次的抽象特征。
然而问题来了,在我们设计网络结构的时候,使用一个更深层次的网络结构不一定总是表现很好。一个特别大的障碍就是在训练网络参数的时候,会出现梯度消失的情况。对于这些有着深层次网络结构而言,训练过程中梯度信号总是很快就变成了0,会造成梯度下降的速度慢到你想哭。
更具体的来说,当网络结构在做梯度下降的同时,随着你从最后一层到第一层执行反向传播,你在每个步骤都要乘以一个权重矩阵,因此梯度值可以指数式地减少为0(梯度消失)。(在极少数的情况下会迅速增长,造成梯度爆炸)。如下图1所示。
我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:
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直接输入1次#,并按下space后,将生成1级标题。
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以此类推,我们支持6级标题。有助于使用TOC
语法后生成一个完美的目录。
强调文本 强调文本
加粗文本 加粗文本
标记文本
删除文本
引用文本
H2O is是液体。
210 运算结果是 1024.
链接: link.
图片:
带尺寸的图片:
居中的图片:
居中并且带尺寸的图片:
当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。
去博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片
.
// An highlighted block
var foo = 'bar';
一个简单的表格是这么创建的:
项目 | Value |
---|---|
电脑 | $1600 |
手机 | $12 |
导管 | $1 |
使用:---------:
居中
使用:----------
居左
使用----------:
居右
第一列 | 第二列 | 第三列 |
---|---|---|
第一列文本居中 | 第二列文本居右 | 第三列文本居左 |
SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:
TYPE | ASCII | HTML |
---|---|---|
Single backticks | 'Isn't this fun?' |
‘Isn’t this fun?’ |
Quotes | "Isn't this fun?" |
“Isn’t this fun?” |
Dashes | -- is en-dash, --- is em-dash |
– is en-dash, — is em-dash |
一个具有注脚的文本。2
Markdown将文本转换为 HTML。
您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:
Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.
可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图::
这将产生一个流程图。:
我们依旧会支持flowchart的流程图:
如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。
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mermaid语法说明 ↩︎
注脚的解释 ↩︎