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花书学习笔记-第6章 深度前馈网络
深度前馈网络（deep feedforward network） 深度前馈网络（deep feedforward network)也叫做前馈神经网络（feedforward neural network)，也叫做多层感知机（multilayer perceptron,MLP),是典型的深度学习模型。 这种模型是前向（forward）的，在模型的输入和输出之间没有反馈（feedback）链接。当前馈【花书】chapter2：线性代数
2.1 标量、向量、矩阵和张量 标量：一个标量就是一个数，一般用斜体表示标量，标量通常被赋予小写的变量名称。介绍标量的时候，通常会明确表示标量的类型。比如“令 s ∈ R花书读书笔记（十九）-深度生成模型
全部笔记的汇总贴：《深度学习》花书-读书笔记汇总贴 《深度学习》PDF免费下载：《深度学习》 涉及到的比较多，可以看看这个汇总贴后面的几篇：汇总贴：机器学习-白板推导系列笔记 一、玻尔兹曼机 白板推导系列笔记（二十八）-玻尔兹曼机 二、受限玻尔兹曼机 白板推导系列笔记（二十一）-受限花书读书笔记（十二）-线性因子模型
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重磅 | 19 页花书精髓笔记！你可能正需要这份知识清单点击上方“AI有道”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达《深度学习》，又名“花书”。该书由三位大佬 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材，被誉为深度学习“圣经”。原书内容《深度学习》花书训练营 个人笔记 week2-day1：机器学习算法、过拟合欠拟合、超参数验证集
任务简介：学习花书5.1-5.4，观看讲解视频(1.机器学习算法 2.过拟合与欠拟合超参数验证集) 任务详解： 理解机器学习的基本概念，两类任务分类和回归，以及性能度量 过拟合与欠拟合的概念 超参数，交叉验证，训练集，交叉验证集，测试集 上边的例子出现了过拟合，在训练集上拟合的曲【花书】第二章 线性代数
矩阵乘积运算有许多有用的性质，从而使矩阵的数学分析更加方便 矩阵乘积分配律 矩阵乘积的结合率 矩阵的逆 用于解释求解线性方程组 方程组的解（线性组合），沿着第i个方向走多远。 生成子空间 不能使用矩阵的逆求解线性方程组的情况 如果矩阵A不是一个方阵或《深度学习》圣经"花书"经验法则中文版！
作者：Jeff Macaluso https://jeffmacaluso.github.io/post/DeepLearningRulesOfThumb/ 转自CVer，仅用作个人学习 当我在研究生期间，第一次学习神经网络时，我问我的教授是否有任何关于选择架构和超参数的经验法则。他的回答是：“嗯，有点，但不...” - 毕竟神经网络的选择远远多