在构建神经网络时，我们通常会涉及到 层（layer）和块（block） 的概念。理解这些概念对于构建复杂的神经网络模型至关重要。让我们从最基础的...

在机器学习中，我们通常通过训练模型来预测未来的结果。然而，很多时候我们忽略了一个关键问题——训练数据和实际应用中的数据是否相同？ 如果数据的分布...

在深度学习中，过拟合是一个常见的挑战，特别是当我们使用复杂模型并且训练数据相对较少时。为了避免模型在训练集上记忆过多细节、从而在新数据上表现差，...

在训练机器学习模型时，正则化是一种常用的技术，用于缓解过拟合现象。当无法通过增加训练数据来改善模型表现时，正则化方法可以提供有效的替代方案。权重...

机器学习的核心目标是发现数据中的模式，但关键在于这些模式是否具有普遍性，能否“举一反三”。比如，我们希望从患者的基因数据中找到与痴呆状态相关的规...

在深度学习的世界中，多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）是一种最经典的神经网络结构。它通过叠加隐藏层和激活函数，为...

在上一篇文章中，我们了解了多层感知机（MLP）的基本概念和结构。本文将带你通过一个从零开始的实现过程，帮助你更好地理解多层感知机的工作原理。在实...