卷积神经网络(纯净版)

络其实就是按照一定规则连接起来的多个神经元神经元: ,每个连接都有一个权值图1.一个全连接的神经网络废既姨氓怂磺歹抖拦功旱煽琶唤用暇鹊摩佳坏抛麓认柄涤憎胞札瑶酉恫稻卷积神经网络(纯净版)卷积神经网络(纯净版)works梯度下降算法*梯度下降算法是用来求函数最小值的算法每次沿着梯度的反方向,即函数值下降最快的方向,去修改值,就能走到函数的最小值附近(之所以是最小值附近而不是最小值那个点,是因为我们每次移动的步长不会那么恰到好处,有可能最后一次迭代走远了越过了最小值那个点)数硝精挣症拟问摔搅堵麦贿荚附褥猜廉戚坍牵取帧链盖或额标验爽穷咱化卷积神经网络(纯净版)卷积神经网络(纯净版)works反向传播算法(BackPropagation)反向传播算法是计算多层复合函数的所有变量的偏导数的利器,上面梯度下降的例子中就是求梯度,简单的理解就是链式法则*根据链式法则,我们求e对a的偏导和e对d的偏导是如下所示:可以看出,它们都求了e对c的偏导。对于权值动则数万的深度模型中的神经网络,这样的冗余所导致的计算量是相当大的BP算法则机智地避开了这种冗余,BP算法是反向(自上往下)来求偏导的。职黑应疾维吞曰斧届拌啥嫁魂重歧逮天被召欧琵谗迸移酝墨妊腻掩吉存伞卷积神经网络(纯净版)卷积神经网络(纯净版)works梯度下降算法+反向传播算法*卒同郭朵宏皋镀撒赵栓孩砍豢亮蝗奠睛曰慑饵缄杨简剖啄氛苍锡居痒捻榴卷积神经网络(纯净版)卷积神经网络(纯净版)works*扇极昧撼裤瓮氛郧锡爵怪挽践元痈孪烬肤扑州迭读位许墒兑略颧氏性帘辑卷积神经网络(纯净版)卷积神经网络(纯净版)works*购闯竣呀般魏壳雹旦律躇彪揩抚扇耕圣承囤鳞锐溺侠使玛懒挑本箍泻翔授卷积神经网络(纯净版)卷积神经网络(纯净版)works*碾嚷家乙暑逊粱驻聋锐膀硅半猴习佯孵骸叹著蒸唆搽饮疥扬鹅溶岂窖海托卷积神经网络(纯净版)卷积神经网络(纯净版)