1 前言 卷积神经网络和上一章讲的常规神经网络非常相似：它们都是由神经元组成，神经元中有具有学习能力的权重和偏差。 每个神经元都得到一些输入数据，进行内积运算后再进行激活函数运算。 整个网络依旧是一个可导的评分函数：该函数的输入是原始的图像像素，输出是不同类别的评分。 在最后一层（往往是全连接层）， ...
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2019-06-16 16:10:39
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前向传播 反向传播 激活函数 1、阶跃函数： 2、Sigmoid函数：曲线 神经网络实现 最基本的成分是神经元模型，神经元之间相互连接，类似生物神经网络的轴突和树突，设置一个激活函数决定信号是否传导下去，神经网络和分多层，输入层和输出层，通过更新权重得到最优模型，初始权重可由符合正态分布的随机数构成 ...
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2019-06-06 21:13:21
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单层感知器 该概念的是在1957年美国学者Rosenblatt提出的。 感知器是监督学习的神经网络模型。单层感知器是包含一个突触权值可调的神经元的感知器模型。是神经网络用来进行模式识别的一种最简单的模型，属于前向神经网络类型，但是仅由一个神经元组成的单层感知器只能区分线性可分的模式。 一个感知器模型 ...
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2019-06-01 21:18:11
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1.通用近似定理 在人工神经网络领域的数学观点中，「通用近似定理 (Universal approximation theorem，一译万能逼近定理)」指的是：如果一个前馈神经网络具有线性输出层和至少一层隐藏层，只要给予网络足够数量的神经元，便可以实现以足够高精度来逼近任意一个在 ?n 的紧子集 ( ...
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2019-05-21 17:27:32
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(名称：全连接。意思就是输出层的神经元和输入层的每个神经元都连接)在卷积神经网络的最后，往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量，这是怎么来的呢？目的何在呢？举个例子：最后的两列小圆球就是两个全连接层，在最后一层卷积结束后，进行了最后一次池化，输出了20个12 ...
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2019-05-18 12:27:09
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1、机器学习分类 有监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 遗传算法 2、神经网络 一种基于传统统计学的模型，由大量的神经元与其关系构成。常用来对复杂的输入和输出关系进行建模 误差反向传递：给出信号，得到经过神经网络算法之后的结果（信号正向传播），再根据结果来修改神经网络中的神经元强度（信号反向 ...
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2019-05-15 22:54:31
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http://www.cnblogs.com/infaraway/p/8523341.html 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 其中 文章 详解卷积神 ...
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2019-05-06 17:31:19
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1、 用内存解决方案演化神经网络智能 我们的大脑每天会进行数千次极其复杂的操作。无论是提醒我们小心被炉子烫到还是识别文件中的数字和字母，我们的植物性神经系统都能比任何现有的计算机系统更有效地管理复杂的功能。计算机系统可能永远不会达到人脑水平，但神经网络的出现正在缩小两者之间的差距。通过模仿神经元的连 ...
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2019-04-30 16:55:38
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1。前向计算 举例（原本没有+1项，这是人为加上去的）： 计算步骤： 先添加一个值为1的x0组成输入，θ1（大小是：对面神经元个数 * （此面神经元个数+1），即 3*4）的第i行拿出来与输入做点乘，sigmoid作用之后放到隐藏层第i个神经元里面(i=1,2,3)： 再添加一个值为1的x0组成隐藏 ...
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2019-04-28 23:12:52
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在机器视觉领域的深度神经网络中有一个概念叫做感受野，用来表示网络内部的不同位置的神经元对原图像的感受范围的大小。神经元之所以无法对原始图像的所有信息进行感知，是因为在这些网络结构中普遍使用卷积层和pooling层，在层与层之间均为局部相连（通过sliding filter）。神经元感受野的值越大表示 ...
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2019-03-31 19:25:56
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