深度學習基礎（CNN詳解以及訓練過程1）
深度學習是一個框架，包含多個重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷積神經網絡 AutoEncoder自動編碼器 Sparse Coding稀疏編碼 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機 ...
原文：學習CNN系列二：訓練過程
卷積神經網絡在本質上是一種輸入到輸出的映射，它能夠學習大量的輸入與輸出之間的映射關系，而不需要任何輸入和輸出之間精確的數學表達式，只要用已知的模式對卷積神經網絡加以訓練，網絡就具有輸入 輸出之間映射的能力。 其訓練算法與傳統的BP算法類似，主要分 步，可分為 個階段： 第一階段，前向傳播階段： 從樣本集中取一個樣本，將樣本輸入網絡 計算相應的實際輸出。 在此階段，信息從輸入層經過逐級的變換，傳送 ...
2019-11-30 10:21 0 379 推薦指數：
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