第三次作业：卷积网络神经
【第一部分】视频学习心得及问题总结 1.视频学习心得 蔺一迪：老师在第一节中首先介绍了深度学习的一些数学基础包括线性代数中矩阵线性变化、秩的概念，以及低秩近似等内容，还讲述了损失函数、误差函数等内容。 第二节中，讲述了卷积网络。新的神经网络的提出必然能够解决一些现有问题，因为传统神经网络权重 ...
原文：第三次作业：卷积神经网络
视频心得 .卷积神经网络与传统神经网络从结构上看都是层级结构，但由于图像数据处理方式 卷积，池化 差异使卷积神经网络的输出结果更加接近我们想要的结果。 . 通过视频的学习，对于神经网络的认识还是不够的，对于AlexNet ZFNet等结构还只是处于大体了解基本原理。关于如何合理地应用这些特殊的卷积神经网络还要再仔细学习。 .池化是卷积神经网络的另一重要概念。简单理解可以看作是对图像的一次 有损压缩 ...
2021-10-17 15:34 0 103 推荐指数：
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