卷積神經網絡CNN與深度學習常用框架的介紹與使用
一、神經網絡為什么比傳統的分類器好 1.傳統的分類器有 LR（邏輯斯特回歸） 或者 linear SVM ，多用來做線性分割，假如所有的樣本可以看做一個個點，如下圖，有藍色的點和綠色的點，傳統的分類器就是要找到一條直線把這兩類樣本點分開。 對於非線性可分的樣本，可以加一些kernel核函數 ...
原文：卷積神經網絡CNN與深度學習常用框架的介紹與使用
一 神經網絡為什么比傳統的分類器好 .傳統的分類器有LR 邏輯斯特回歸 或者 linear SVM ，多用來做線性分割，假如所有的樣本可以看做一個個點，如下圖，有藍色的點和綠色的點，傳統的分類器就是要找到一條直線把這兩類樣本點分開。 對於非線性可分的樣本，可以加一些kernel核函數或者特征的映射使其成為一個曲線或者一個曲面將樣本分開。但為什么效果不好，主要原因是你很難保證樣本點的分布會如圖所示那 ...
2017-04-18 22:08 0 44190 推薦指數：
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