深度学习

简单易懂的讲解深度学习（入门系列之一）关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号 ID 计算机视觉研究院学习群 扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏 Column of Computer Vision Institute 目前人工智能非常火爆 而深度学习则是引领这一火爆现场的

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深度学习简易入门深度学习是机器学习中的一个重要的方向 深度学习其实就是神经网络学习 这里 深度 就是说神经网络中众多的层

人工智能深度学习系统的基石——神经网络简介神经网络是深度学习系统的基石 为了在深度学习方面取得成功 我们需要从回顾神经网络的基础知识开始 包括架构 神经网络算法等等

【深度学习】前馈神经网络(FNN)和反馈神经网络(RNN)简单来说 前馈神经网络可以看做是一个通过简单非线性函数的多次复合的函数 实现输入空间到输出空间的复杂映射 反馈神经网络 消失梯度问题 通过 Gates 学习长期依赖关系 长短期记忆和 Gated RNN

5个时间序列预测的深度学习模型对比总结Makridakis et al The M5 Accuracy competition Results findings and conclusions D Salinas et al DeepAR Probabilist

深度学习故障诊断之-使用条件生成对抗网络CGAN生成泵流量信号开始填坑 MATLAB 统计机器学习 深度学习 计算机视觉 哥廷根数学学派的文章 知乎 https zhuanlan zhihu

深度学习模型AlphaPPIMd：用于蛋白质-蛋白质复合物构象集合探索本文约 3200 字 建议阅读 5 分钟延世大学王建民博士及其合作者通过将深度学习与生成式人工智能相结合 构建 AlphaPPIMd 模型 通过分子动力学模拟揭示出蛋白质相互作用的奥秘

深度学习常用损失函数总览：基本形式、原理、特点作者｜王桂波来源｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本 ，尝试学习 的映射关系，使得给定一个 ，即便这个 不在训练样本中，也能够得到尽量接近真实 的输出 。

常见的损失函数有以下几种：:0-1损失函数是最为简单的一种损失函数，多适用于分类问题中，如果预测值与目标值不相等，说明预测错误，输出值为1；如果预测值与目标值相同，说明预测正确，输出为0，言外之意没有损失。

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