神经网络与深度学习 邱锡鹏 第5章 卷积神经网络 读书笔记
卷积神经网络(CNN)是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。 卷积神经网络最早主要是用来处理图像信息。在用全连接前馈网络来处理图像时，会存在以下两个问题： （1）参数太多：随着隐藏层神经元数量的增多，参数的规模也会急剧增加。这会导致整个神经网络的训练效率非常低，也很容易出现 ...
原文：《神经网络与深度学习》读书笔记(完结)
第一章使用神经网络识别手写数字 . 感知器 感知器是一种人工神经元.它接受几个二进制输出并产生一个二进制输入.如果引入权重和阈值,那么感知器的参数可以表示为:,如果再引入偏置 表示激活感知器有多容易的估算 ,那么规则可以简洁表示为: 感知器是单输出的,但这个单输出可以被用于多个其它感知器的输入. 感知器可以很容易地计算基本的逻辑功能,如与,或,与非.所以感知器网络可以计算任何逻辑功能. 一般可以将 ...
2018-07-14 00:25 4 3309 推荐指数：
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这个人总结的太好了 ， 忍不住想学习一下，放到这里。 为了尊重原创作者，说明一下是转载于：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 学习总结 1. 简介 神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写 ...