9月1日学习交流会
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🍏9月1日学习交流会
9月1日学习交流会
用户2041用户20412024年9月1日修改
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会议主题：深度学习入门班-李宏毅深度学习怎么学：机器学习基础-线性模型篇（深度学习详解第一章第二章）
会议时间：学习交流会第二场9月1号晚20：00
会议地点：腾讯会议+直播间
会议录制：
Part1: 笔记分享
1.
自我介绍，我们互相认识下呀
2.
task 1-task3 学完了有什么收获，有什么感受呀
3.
和我们分享下如何做笔记
🥖
优秀笔记分享者1:陈依婷
优秀笔记分享者2:潘钲日
Part 3.1: AI辅助学习体验
1.
请详细回答激活函数的作用是什么，它如何影响模型的拟合能力和复杂性？
2.
请详细在应用场景上进行对比Sigmoid函数和relu函数相比优缺点分别是什么？
3.
什么是过拟合？如何解决过拟合的问题？
Part 3.2:额外可选问题：
1.
除了Sigmoid函数和relu函数还有哪些激活函数，他们分别有什么优缺点？
2.
深度学习模型是层数越多越好吗？
3.
什么是梯度消失问题？为什么使用某些激活函数（如Sigmoid和Tanh）会导致这一问题，而使用ReLU可以缓解这个问题？
4.
介绍一下Leaky ReLU和ELU（指数线性单元）激活函数，并解释它们是如何改进常规ReLU的。
Part 4: 深度学习技术应用讨论
Question1:
什么是机器学习？机器学习能解决哪些问题，有什么应用呢？
Question2:
什么是线性模型？有什么优势？有什么局限？
Question3:
线性模型有哪些应用前景？
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有任何想法都可以在学习群里交流或在 QA & 其他彩蛋进行填写哟~
如果大家想进阶的话，可以根据我们的学习规划学习，或多多自行搜索资料学习！
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