深度学习调参经验？
参数初始化，uniform均匀分布初始化，normal高斯分布初始化 数据预处理，进行归一化，有几种常用方法 梯度归一，算出来的梯度除以minibatch size 还有梯度裁剪，限制梯度上限，dropout防过拟合,一般sgd，选择0.1的学习了，衰减型的，激活函数选择relu，还有使用batch normalization 对每一层计算出来的特征归一化
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主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推
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Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code
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简介：Attention机制是一种用于加强神经网络在处理序列数据中关注重要部分的机制。在处理长序列时，RNN可能难以捕捉到序列中不同部分的重要程度，导致信息传递不够高效。而Attention机制允许网络根据当前输入和其他位置的信息，动态地调整各个位置的权重，使得模型可以有选择地关注不同部分的输入。Transformer是一种基于Attention机制的神经网络架构，由著名且经典的"Attentio
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现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不
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深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。
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Python 是一种通用的高级编程语言，广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库，如 Numpy，Scipy，Pandas，Matplotlib，像 Theano，TensorFlow，Keras 这样的框架。