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动手学 AI:每个概念一个能拖的小实验。
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什么是监督学习
即将上线
1
一元线性回归
2
训练集与测试集
即将上线
3
损失函数
4
激活函数 ReLU
即将上线
最小二乘与均方误差
即将上线
5
梯度下降
分类与交叉熵
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浅层神经网络
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过拟合与欠拟合
6
学习率
随机梯度下降
即将上线
万能逼近定理
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深层网络
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偏差与方差
即将上线
L2 正则化
提前停止
即将上线
动量与 Adam
即将上线
反向传播
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参数初始化
即将上线
双下降
即将上线
Dropout
即将上线
第 1 层
1
什么是监督学习
第 2 层
2
一元线性回归
3
训练集与测试集
第 3 层
4
损失函数
激活函数 ReLU
第 4 层
5
最小二乘与均方误差
梯度下降
分类与交叉熵
浅层神经网络
第 5 层
6
过拟合与欠拟合
学习率
随机梯度下降
万能逼近定理
深层网络
第 6 层
偏差与方差
L2 正则化
提前停止
动量与 Adam
反向传播
第 7 层
双下降
Dropout
参数初始化
学习路径 · 过拟合与欠拟合
还剩 6 个知识点 · 已上线部分约 21 分钟
1
什么是监督学习
即将上线
2
一元线性回归
开始学 · 6 分钟
3
训练集与测试集
即将上线
4
损失函数
7 分钟
5
最小二乘与均方误差
即将上线
6
过拟合与欠拟合
8 分钟
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