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：第4章 神經網絡的學習
本章的主題是神經網絡的學習。這里所說的 學習 是指從訓練數據中自動獲取最優權重參數的過程。本章中，為了使神經網絡能進行學習，將導入損失函數這一指標。而學習的目的就是以該損失函數為基准，找出能使它的值達到最小的權重參數。為了找出盡可能小的損失函數的值，本章我們將介紹利用了函數斜率的梯度法。 . 從數據中學習 神經網絡的特征就是可以從數據中學習。所謂 從數據中學習 ，是指可以由數據自動決定權重參數的 ...
2019-09-17 19:23 0 358 推薦指數：
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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 ...