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【李宏毅机器学习笔记】第9章：卷积神经网络(CNN)

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  •      文件类型：PDF

简介：
本笔记为《李宏毅机器学习》课程中关于卷积神经网络（CNN）章节的学习总结，深入解析了CNN的基本原理、架构及其应用。 【李宏毅机器学习笔记】1. 回归问题（Regression） 【李宏毅机器学习笔记】2. 错误来源分析 【李宏毅机器学习笔记】3. 梯度下降法 【李宏毅机器学习笔记】4. 分类方法 【李宏毅机器学习笔记】5. 逻辑回归 【李宏毅机器学习笔记】6. 简介深度学习 【李宏毅机器学习笔记】7. 反向传播（Backpropagation） 【李宏毅机器学习笔记】8. 训练DNN的技巧提示 【李宏毅机器学习笔记】9. 卷积神经网络（CNN）

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  • 【李宏毅机器学习笔记】第9章：卷积神经网络(CNN)
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    本笔记为《李宏毅机器学习》课程中关于卷积神经网络（CNN）章节的学习总结，深入解析了CNN的基本原理、架构及其应用。 【李宏毅机器学习笔记】1. 回归问题（Regression） 【李宏毅机器学习笔记】2. 错误来源分析 【李宏毅机器学习笔记】3. 梯度下降法 【李宏毅机器学习笔记】4. 分类方法 【李宏毅机器学习笔记】5. 逻辑回归 【李宏毅机器学习笔记】6. 简介深度学习 【李宏毅机器学习笔记】7. 反向传播（Backpropagation） 【李宏毅机器学习笔记】8. 训练DNN的技巧提示 【李宏毅机器学习笔记】9. 卷积神经网络（CNN）
     
  • CNN卷积神经网络学习笔记 PDF版
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    本PDF文档详尽记录了CNN卷积神经网络的学习过程和心得，适合对图像识别与深度学习感兴趣的读者参考。含模型原理、代码实现及应用案例分析。 个人整理的CNN学习笔记，所有素材均来自于互联网。摘录了一些经典的内容以备查阅。在整理完这份笔记后，我对CNN有了更深入的理解，希望对你也有帮助！
     
  • 李宏毅的机器学习笔记
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    《李宏毅的机器学习笔记》是一本由知名教授李宏毅编写的机器学习学习资料，包含了他对机器学习课程的理解和总结。这本书深入浅出地讲解了机器学习的核心概念和技术，并结合实际案例进行了详细的解析与应用指导，是初学者入门及进阶的理想读物。 李宏毅机器学习笔记文档文件全面且总结充分，仅供学习使用。
     
  • 【李宏毅机器学习笔记】第7章：反向传播（Backpropagation）
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    本笔记为《李宏毅机器学习》课程第七章的学习总结，详细讲解了反向传播算法原理及其在神经网络中的应用，帮助理解模型训练过程。 【李宏毅机器学习笔记】1. 回归问题（Regression） 【李宏毅机器学习笔记】2. 错误产生的原因分析 【李宏毅机器学习笔记】3. 梯度下降法（Gradient Descent） 【李宏毅机器学习笔记】4. 分类算法介绍（Classification） 【李宏毅机器学习笔记】5. 逻辑回归（Logistic Regression）详解 【李宏毅机器学习笔记】6. 简要概述深度学习（Deep Learning） 【李宏毅机器学习笔记】7. 反向传播机制（Backpropagation） 【李宏毅机器学习笔记】8. 训练深层神经网络的技巧和建议（Tips for Training DNN） 【李宏毅机器学习笔记】9. 卷积神经网络介绍（Convolutional Neural Network，CNN）
     
  • 李宏毅的机器学习笔记.pdf
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    《李宏毅的机器学习笔记》是一本由知名教授李宏毅编写的关于机器学习领域的详细学习资料，包含了理论与实践相结合的知识点和案例分析。 李宏毅的机器学习笔记我已经整理成了PDF文件，并且现在可以分享给大家。
     
  • AI学习记录——卷积神经网络(CNN)
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    本专栏专注于记录和探讨卷积神经网络（CNN）的学习过程与心得，旨在通过详细的案例分析和技术解析，帮助读者深入理解CNN的工作原理及其在图像识别等领域的应用。 本段落介绍了一个完整的卷积神经网络（CNN），特别探讨了其滤波器的工作原理。上一篇文章简要介绍了神经网络与深度学习的概念，在传统神经网络中，每一层的每个节点都会与其下一层的所有节点相连，这种结构被称为全连接。以图像识别为例，输入数据为像素点时，每一个像素点与其他所有像素点之间的关系（无论距离多远）都被后续层计算考虑到了。 然而，在处理图片信息时这种方法显得过于直接和笨拙了，因为图像是由边缘、轮廓等特征组成的，而这些关键特性主要依赖于相邻的几个像素来定义。这时卷积神经网络就展现出了优势：它通过引入“卷积”操作来捕捉局部区域内的相关性，从而更高效地提取图像中的重要信息。
     
  • 《神经网络与深度学习》- 李宏毅PPT版
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    《神经网络与深度学习》是由李宏毅教授编写的PPT版本教材，内容涵盖了神经网络的基础理论和深度学习的核心技术，旨在为读者提供清晰、系统的知识框架。 《神经网络与深度学习》是深度学习的经典入门教材，涵盖了原理及手写识别等经典实战代码；李宏毅老师的讲解深入浅出，是一份不错的资源。
     
  • 台湾大学李宏毅《机器学习》课程笔记.pdf
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    这份PDF文档是台湾大学李宏毅教授《机器学习》课程的学习资料汇总，包含详细的课堂笔记和关键概念解析。它是学生深入理解机器学习理论与实践的宝贵资源。 本段落主要涵盖了监督学习、半监督学习、迁移学习、无监督学习以及结构化学习（属于监督学习范畴）和强化学习等内容。最重要的是文档中包含了书签功能。
     
  • 李宏毅学习笔记的PDF版本
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    李宏毅学习笔记的PDF版本包含知名教授李宏毅的教学课程精华内容，涵盖机器学习、深度学习等主题，是学生和研究人员的理想参考资料。 李宏毅老师的机器学习视频是中文世界中经典的资源之一，并且被认为是最佳的机器学习教学视频。凭借其幽默风趣的教学风格，他能够将复杂的理论知识变得易于理解。课堂上通过许多有趣的例子来解释和展示各种算法的应用场景，并逐步推导出深层次的概念。例如，在讲解时会用到宝可梦的例子来帮助学生更好地理解和记忆相关概念。 对于希望入门机器学习并且偏爱中文教学资源的人来说，李宏毅老师的视频课程非常值得推荐。