三十分鐘理解系列

三十分鐘理解計算圖上的微積分:Backpropagation,反向微分

神經網路的訓練演算法,目前基本上是以Backpropagation (BP) 反向傳播為主(加上一些變化),NN的訓練是在1986年被提出,但實際上,BP 已經在不同領域中被重複發明了數十次了(參見 Griewank (2010)[1])。更加一般性且與應用場景獨立的名稱叫做:反向微分 (rever […]

三十分鐘理解博弈論“納什均衡” — Nash Equilibrium

歡迎轉載,轉載請註明:本文出自Bin的專欄blog.csdn.net/xbinworld。 技術交流QQ群:433250724,歡迎對演算法、技術感興趣的同學加入。 納什均衡(或者納什平衡),Nash equilibrium ,又稱為非合作博弈均衡,是博弈論的一個重要策略組合,以約翰·納什命名。 約 […]

[重磅]Deep Forest,非神經網路的深度模型,周志華老師最新之作,三十分鐘理解!

歡迎轉載,轉載請註明:本文出自Bin的專欄blog.csdn.net/xbinworld。 技術交流QQ群:433250724,歡迎對演算法、技術感興趣的同學加入。 深度學習最大的貢獻,個人認為就是表徵學習(representation learning),通過端到端的訓練,發現更好的feature […]