《神经网络与深度学习》（一） 感知机、多层神经网络、BP算法、深度学习
（1）感知机模型（双层神经网络模型：输入层和计算单元，瓶颈：XOR问题——线性不可分） （2）多层神经网络（解决线性不可分问题——在感知机的神经网络上多加一层，并利用“后向传播”（Back-propagation）学习方法，可以解决XOR问题 ...
原文：深度学习与传统神经网络算法
传统的神经网络中采用的是BP算法，存在的主要问题： 数据获取问题 我们需要依赖于有标签的数据才能进行训练。然而有标签的数据通常是稀缺的，因此对于许多问题，我们很难获得足够多的样本来拟合一个复杂模型的参数。例如，考虑到深度网络具有强大的表达能力，在不充足的数据上进行训练将会导致过拟合。 局部极值问题 使用监督学习方法来对浅层网络 只有一个隐藏层 进行训练通常能够使参数收敛到合理的范围内。但是当用这种 ...
2016-04-08 12:14 0 2842 推荐指数：
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