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Deep Reinforcement Learning, Decision Making, and ControlICML 2017 Tutorial Deep learning methods, which combine high-capacity neural network models with simple and scalable training algorithms, have made a tremendous impact across a range of supervised learning domains, including computer vision, speech recognition, and natural language processing. This success has been enabled by the ability of
Chapter 02 #ml-professional
3. • 2.1 ユニットの出力 • 2.2 活性化関数 • 2.3 多層ネットワーク • 2.4 出力層の設計と誤差関数 • 2.4.1 学習の枠組み • 2.4.2 回帰 • 2.4.3 二値分類 • 2.4.4 多クラス分類 4. • 2.1 ユニットの出力 • 2.2 活性化関数 • 2.3 多層ネットワーク • 2.4 出力層の設計と誤差関数 • 2.4.1 学習の枠組み • 2.4.2 回帰 • 2.4.3 二値分類 • 2.4.4 多クラス分類
Deep Learning
An MIT Press book Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville The Deep Learning textbook is a resource intended to help students and practitioners enter the field of machine learning in general and deep learning in particular. The online version of the book is now complete and will remain available online for free. The deep learning textbook can now be ordered on Amazon. For up to date an
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