神經網絡與深度學習 邱錫鵬 第5章 卷積神經網絡 讀書筆記
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 ...
原文：《神經網絡與深度學習》讀書筆記(完結)
第一章使用神經網絡識別手寫數字 . 感知器 感知器是一種人工神經元.它接受幾個二進制輸出並產生一個二進制輸入.如果引入權重和閾值,那么感知器的參數可以表示為:,如果再引入偏置 表示激活感知器有多容易的估算 ,那么規則可以簡潔表示為: 感知器是單輸出的,但這個單輸出可以被用於多個其它感知器的輸入. 感知器可以很容易地計算基本的邏輯功能,如與,或,與非.所以感知器網絡可以計算任何邏輯功能. 一般可以將 ...
2018-07-14 00:25 4 3309 推薦指數：
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神經網絡和深度學習
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 ...