2024.02.10_学习日记

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天气：晴
学习地点：家
学习时长：3h

学习内容

  1. 深度学习
    ReLU激活函数：
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    对于图像应用，我们经常在神经网络上使用卷积（Convolutional Neural Network），通常缩写为CNN。对于序列数据，例如音频，有一个时间组件，随着时间的推移，音频被播放出来，所以音频是最自然的表现。作为一维时间序列（两种英文说法one-dimensional time series / temporal sequence）.对于序列数据，经常使用RNN，一种递归神经网络（Recurrent Neural Network），语言，英语和汉语字母表或单词都是逐个出现的，所以语言也是最自然的序列数据，因此更复杂的RNNs版本经常用于这些应用。
    结构化数据意味着数据的基本数据库。例如在房价预测中，你可能有一个数据库，有专门的几列数据告诉你卧室的大小和数量，这就是结构化数据。非结构化数据是指比如音频，原始音频或者你想要识别的图像或文本中的内容。这里的特征可能是图像中的像素值或文本中的单个单词。