《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：1. 从多层感知机到卷积神经网络
DNN可以用到计算机视觉上么 为什么需要CNN 答案是必然的，但是DNN有不少缺点，为此引入CNN。 一般情况下，图像数据比较大，意味着网络的输入层维度也比较大。当然可以对其进行处理，即使这样，假设处理完后图像变为 的彩色图，即输入的维度的值为 。那么后面的隐藏层的神经元个数自然也能太少，假设为 。仅仅一层的链接就有高达 的参数量。巨大的计算量给计算能力带来不小的挑战。 同时，模型的神经元数量大， ...
2019-02-13 13:47 0 655 推荐指数：
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