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  2021年3月17日，机器学习算法岗实习岗面试题6道

  问题1：常见的损失函数，常见的激活函数，ELU函数了解吗?常见的损失函数：0-1损失函数，绝对值损失函数，log对数损失函数，平方损失函数，指数损失函数，hinge损失函数，交叉熵损失函数等。...

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  神经网络中的激活函数

  1.为什么神经网络需要使用激活函数？不使用激活函数，神经网络的每一层输出都是上层输入的线性函数，由于线性成分的叠加还是线性成分，无论神经网络有多少层，整个神经网络依然相当于线性回归，输出都是输入的线性组合，并不能拟合非线性假设。使用激活函数...

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  2021年百度实习算法岗面试题分享

  问题1：LR推导目标函数并求梯度...

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  基于深度学习的运动想象脑机接口研究综述

  摘?要：近年来，随着脑机接口（Brain-ComputerInterface，BCI）技术的进一步发展，对特征提取技术的鲁棒性的需求也持续增加。深度学习（DeepLearning，DL）作为多层次的神经网络模型具有从高维数据中进行特征...

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  神经网络中的激活函数具体是什么?

  为什么引入激活函数？如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Pe...

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  学会了以自杀获得重生的高分bug，这个算法丝毫不虚强化学习

  问耕发自凹非寺量子位出品|公众号QbitAI来自德国弗莱堡大学的研究团队，最近有了一个好玩的发现。AI又在打游戏时掌握了新技能。“向死而生”这个游戏是雅达利平台上的经典游戏Qbert：一个伪3D游戏，玩家需要控制角色（橙色章鱼）...

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  深度Q学习:一步步实现能玩《毁灭战士》的智能体

  近年来，深度强化学习已经取得了有目共睹的成功。机器之心也曾发布过很多介绍强化学习基本理论和前沿进展的文章，比如《专题|深度强化学习综述：从AlphaGo背后的力量到学习资源分享（附论文）》。近日，深度学习工程师ThomasSim...

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  Keras入门教程第一弹

  之前一直使用tensorflow，后面又用了tensorlayer，slim等等一大堆高层封装，怎么说吧，虽然封装的越来越高级，但是总缺点什么东西，当遇到keras时，我发现了它的方便是有道理的，把一些实用的功能考虑到了，比如友好的数据增...

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  「周末AI课堂」常见隐藏单元(代码篇)机器学习你会遇到的“坑”

  我们在上一节的《常见隐藏单元》（理论篇）中基于阶跃函数和线性函数逐渐改进了隐藏单元，比如sigmoid函数改进了阶跃函数不光滑以及梯度几乎为零的缺点，tanh又改进了sigmoid函数非零中心的问题，反正切函数又改进了tanh函数过早饱和的...

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  「神经网络」 通俗易懂的激活函数

  转载文，对激活函数讲解的十分通俗易懂什么是激活函数神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。在多层神经网络中，上层节点的输...

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