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深度学习揭秘之防止过拟合(overfitting)

本文总结深度学习过拟合产生的原因以及解决办法,涵盖正则化、dropout等操作,可以作为工程中的一份开发指南。

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深度学习网络大杀器之Dropout——深入解析Dropout

本文详细介绍了深度学习中dropout技巧的思想,分析了Dropout以及Inverted Dropout两个版本,另外将单个神经元与伯努利随机变量相联系让人耳目一新。

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深度学习都需要了解什么?无从下手的话,可以看看这份深度学习速查表

本文介绍了一些深度学习中的常见概念,如梯度、后向传播、ReLU、Dropout、交叉熵与softmax等,以帮助大家快速了解深度学习。

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零基础进行神经网络语言建模

本文从最简单的语言模型开始介绍,以优化模型性能为目标,由浅到深的介绍了神经网络模型在语言模型中的应用。

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