【機器學習基礎】卷積神經網絡（CNN）基礎
最近幾天陸續補充了一些“線性回歸”部分內容，這節繼續機器學習基礎部分，這節主要對CNN的基礎進行整理，僅限於基礎原理的了解，更復雜的內容和實踐放在以后再進行總結。 卷積神經網絡的基本原理 前面對全連接神經網絡和深度學習進行了簡要的介紹，這一節主要對卷積神經網絡的基本原理進行學習和總結 ...
原文：【機器學習基礎】神經網絡/深度學習基礎
神經網絡是深度學習的基礎，上節提到由LR能夠聯系到神經網絡，本節就對神經網絡和BP算法進行一個回顧和總結。 .由LR到神經網絡 前面在邏輯回歸的文章末尾提到，當樣本是線性不可分時，需要對樣本數據進行轉換，轉換過后在進行分類，那么轉換的這個步驟就成為特征的提取的過程，結構如圖所示： 如上圖所示，圖中的結構每進行一次轉換的結構，就稱為一個神經元，還可以有如下這樣的結構： 同樣，一個紅色的框起來的部分稱 ...
2021-11-05 17:54 1 348 推薦指數：
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