深度前馈网络（deep feedforward network） 深度前馈网络（deep feedforward network)也叫做前馈神经网络（feedforward neural network)，也叫做多层感知机（multilayer perceptron,MLP),是典型的深度学习模型。 这种模型是前向（forward）的，在模型的输入和输出之间没有反馈（feedback）链接。当前馈
文章目录 前言 前言 主动噪声控制是一个有前景（promising）的技术，基于声波的叠加原理（superposition property），它可以减弱不想要的声学噪声。当一个反向声波精准的（elegantly）生成，它与噪声声波具有相同的振幅，相反的相位，ANC可以在期望地点降低噪声等级，期望地点也就是误差麦克
Paper：Xavier参数初始化之《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》的翻译与解读 目录 Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks Abstract 5 Error Curves and Conclusions 误差曲线及结论
目录 深度学习 前馈神经网络 神经网络单元 矩阵向量表示法 输出层 从数据中学习 主题分类 主题分类 - 改进 作者署名 语言模型（回顾，前面的几篇讲过） 作为分类器的语言模型 前馈神经网络语言模型 词嵌入 何苦？ POS 标记/词性标注 前馈神经网络来用于标记 卷积网络 卷积网络用于NLP
1. 摘要 本文尝试解释为什么在深度的神经网络中随机初始化会让梯度下降表现很差，并且在此基础上来帮助设计更好的算法。 作者发现 sigmoid 函数不适合深度网络，在这种情况下，随机初始化参数会让较深的隐藏层陷入到饱和区域。 作者提出了一个新的参数初始化方法，称之为 Xavier 初
multiple layers of representations or features of the data 数据多层表示和特征 opinion mining 意见挖掘 social networks 社交媒体 proliferation 扩散 to a considerable degree 在很大程度上 perception 感知 profoundly 深刻地 distill 提取 forum 论坛 feedforward 前
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