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：第4章 神经网络的学习
本章的主题是神经网络的学习。这里所说的 学习 是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。本章中，为了使神经网络能进行学习，将导入损失函数这一指标。而学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。为了找出尽可能小的损失函数的值，本章我们将介绍利用了函数斜率的梯度法。 . 从数据中学习 神经网络的特征就是可以从数据中学习。所谓 从数据中学习 ，是指可以由数据自动决定权重参数的 ...
2019-09-17 19:23 0 358 推荐指数：
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神经网络和深度学习
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 ...