本文總結自《Neural Networks and Deep Learning》第5章的內容。 問題引入 隨着隱藏層數目的增加，分類准確率反而下降了。為什么？ 消失的梯度問題（The vanishing gradient problem） 先看一組試驗數據，當神經網絡在訓練過程中 ...

5-1 5-2 5-3 主要作用： 降維和升維： 每個1×1的卷積核都試圖提取基於相同像素位置的特征的融合表達。可以實現特征升維和降維的目的。 比如，一張500 * 500且厚度 ...

1.卷積操作實質： 輸入圖像（input volume），在深度方向上由很多slice組成，對於其中一個slice，可以對應很多神經元，神經元的weight表現為卷積核的形式，即一個方形的濾波器（filter）（如3X3），這些神經元各自分別對應圖像中的某一個局部區域（local ...

這個人總結的太好了 ， 忍不住想學習一下，放到這里。 為了尊重原創作者，說明一下是轉載於：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 學習總結 1. 簡介 神經網絡和深度學習是由Michael Nielsen所寫 ...

卷積神經網絡(CNN)是一種具有局部連接、權重共享等特性的深層前饋神經網絡。 卷積神經網絡最早主要是用來處理圖像信息。在用全連接前饋網絡來處理圖像時，會存在以下兩個問題： （1）參數太多：隨着隱藏層神經元數量的增多，參數的規模也會急劇增加。這會導致整個神經網絡的訓練效率非常低，也很容易出現 ...

深度學習引言 AI是最新的電力 大約在一百年前，我們社會的電氣化改變了每個主要行業，從交通運輸行業到制造業、醫療保健、通訊等方面，我認為如今我們見到了AI明顯的令人驚訝的能量，帶來了同樣巨大的轉變。 什么是神經網絡？ 神經網絡的一部分神奇之處在於，當你實現它之后，你要做的只是輸入x，就能 ...

一、前述 在梯度下降中，隨着算法反向反饋到前面幾層，梯度會越來越小，最終，沒有變化，這時或許還沒有收斂到比較好的解，這就是梯度消失問題，深度學習遭受不穩定的梯度，不同層學習在不同的速度上 二、解決梯度彌散和消失方法一，初始化權重使用he_initialization 1、舉例 ...

前面一章我們詳細講解了神經網絡的組成，工作原理，信號在網絡中如何流動，以及如何求解每一個輸入信號賦予的權重等計算過程；同時我們還構建了一個邏輯回歸網模型來解決鳶尾花分類問題，很明顯，這種網絡很“淺”，但它對於分類鳶尾花數據還是非常有效的，而且不僅僅是鳶尾花，對於有需要的其他二分類問題，該模型 ...