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8.深度学习DNN
文章目录
- 一、简介
  
  二、二次代价与交叉熵
  
  1.二次代价
  
  2.交叉熵
  
  三、网络结构
  
  1.引入外部数据
  
  2.实现minbatch
  
  3.保存模型参数
  
  4.评估
一、简介

传统以逻辑回归LR为代表的的浅层结构，在解决很多简单问题时效果显著，但由于其模型和表示能力有限，遇到生活中一些更复杂的自然信号的问题时，就会遇到各种困难。
深度结构有着强大的非线性拟合能力，可以任意精度逼近任何非线性连续函数，同时配合着强大的特征提取能力，可以通过自动学习出数据中的“合理规则”，特别面对巨量数据集上，整体表现要优于传统学习。

最简单的神经网络
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原文地址：https://blog.csdn.net/liujiesxs/article/details/127091990