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分类目录归档：深度学习
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1 序列模型
与序列相关的有趣概念
- 锚定（anchoring）效应：对于初始信息的过度重视，即常言道的”先入为主“
- 享乐适应（hedonic adaption）：突然有钱比一直有钱更快乐，长期吃美食然后再吃普通的食物会觉得难吃，即常言道的”由奢入俭难“
序列预测的相关概念：
- 外推法（extrapolatio
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1 编译器和解释器
首先需要理解编译和解释的联系与区别
二者的联系：都是将高级语言翻译成机器语言执行的过程
过程上的区别：编译是将源程序翻译成可执行的目标代码，翻译与执行是分开的；而解释是对源程序的翻译与执行一次性完成，不生成可存储的目标代码。
结果上的区别：编译的话会把输入的源程序翻译生成为目标代码，并存下来（无论是存在内存中还是磁盘上），后续执行可以复用；解释的话则是把源程序中的指令逐条解释，不生成也不存下
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1 从全连接层到卷积层
计算机视觉应具备的两个特性：
- 平移不变性（translation invariance）：树上的一片叶子落到地上，它还是一片叶子
- 局部性（locality）：一只眼睛和另一只眼睛在同一张脸上，才是一双眼
为了满足以上两点，神经网络引入了卷积层的概念
复习：卷积的公式定义如下：
- 连续型对象：$(f*g)(x)=\int{f(z)g(x-z)dz}$
- 离散型对象：$(f*g)(i)=\Sigma_a{f(a)g(i-a)}$
- 二维张量：$(f*g)(i,
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1 多层感知机
线性意味着单调假设： 任何特征的单向变化都会导致模型输出的单向变化
感知机（perceptron）：最早的AI模型之一，不能解决诸如XOR（异或）的问题
感知机vs
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1 线性回归
重点概念：
线性回归（linear regression）、标签（label）或目标（target）、特征（feature）或协变量（covariate）、权重（w