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深度学习思维导图
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深度学习
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思维导图大纲
深度学习思维导图模板大纲
应用场景
传统机器学习
深度学习
算法原理
CNN算法原理
MP神经元
激活函数（单个输入变量）
神经网络中常用的激活函数（多个输入变量）
神经元的计算过程
全连接神经网络
全连接神经网络的参数求解方法
全连接神经网络的缺点
CNN对全连接神经网络的改进
特征提取及卷积运算
卷积计算的方法
三个通道卷积的计算
卷积操作中的步幅
卷积操作中的padding
池化
遗弃/舍弃操作
全连接及Softmax函数
CNN的整体流程
核心术语
softmax
softmax函数
softmax的作用
softmax计算过程
局部连接与参数共享
批梯度下降与随机梯度下降
epoch
bathch
大小
数量
iteration
交叉熵损失函数
重难点解读
机器学习中的性能与可解释性的矛盾
梯度下降
梯度下降中的学习率
梯度下降法的步骤
梯度下降法的优化
One-hot encoding
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