单层神经网络、多层感知机、深度学习的总结
关于神经网络的几点思考：单层——多层——深度 神经网络本质上是一个逼近器，一个重要的基本属性就是通用逼近属性。 通用逼近属性： 1989年，George Cybenko发表文章“Approximation by Superpositions of a Sigmoidal ...
原文：《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
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 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 年，哈佛博士论文 BP算法训练的神经网络：信号正向传播和误差反向传播 修正权值 缺点： l 梯度越来越稀疏：从顶层向下，误差校正信号越来越小 l 收敛到局部最小值：随机值初始 ...
2017-11-01 09:31 0 4675 推荐指数：
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