基於pytorch的簡易卷積神經網絡結構搭建-搭建神經網絡前
1）神經元模型 最簡單的MP模型，右圖是“與”邏輯的數學表達： 神經元模型 基函數表示“如何組合” 激活函數表示“是否到閾值” “最后網絡表達的方式” 基函數類型1：線性函數 給定訓練集，權重wi以及閾值θ可通過學習得到。閾值可看 ...
原文：基於pytorch的簡易卷積神經網絡結構搭建-搭建神經網絡前
神經元模型 最簡單的MP模型，右圖是 與 邏輯的數學表達： 神經元模型 基函數表示 如何組合 激活函數表示 是否到閾值 最后網絡表達的方式 基函數類型 ：線性函數 給定訓練集，權重wi以及閾值 可通過學習得到。閾值可看做一個固定輸入為 . 的 啞結點 所對應連接權重w n ，這樣權重和閾值的學習就可以統一為權重的學習。感知機學習規則非常簡單，對訓練樣例 x，y ，若當前感知機的輸出為y ，則感知 ...
2018-09-27 18:57 0 717 推薦指數：
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