相比于MLP（多层感知器）的神经网络，CNN（卷积神经网络）有卷积层和池化层。 在构建MNIST字符集的识别训练过程中，卷积神经网络采用了： 输入层 卷积层1 池化层1 卷积层2 池化层2 平坦层 隐层层 输出层 输入层输入二维的图像，28X28的一个矩阵。 在卷积层1，将输入层的一个矩阵图像，采用 ...
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2019-02-21 17:28:42
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神经元 3B1B先讨论最简单的MLP（多层感知器），只是经典的原版，就已经能识别手写数字。 这里一开始我们把神经元看作装有数字的容器，装着一个0~1之间的数字。但是最后更准确一些，我们把神经元看作一个函数，它输入的是上一层所有神经元的输出。 手写数字识别示例 看下面这个手写数字的例子 这个神经网络一 ...
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2019-01-29 18:03:37
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1. 感知器的介绍 2.感知器的算法 3.感知器的更新规则 4.感知器的收敛性 5.感知器的局限性 1. 感知器的介绍 首先 2. 感知器的算法 3. 感知器的更新规则 4. 感知器的收敛性 5. 感知器的局限性 ...
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2019-01-27 16:47:24
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一、神经网络与卷积神经网络 0.DNN(MLP多层感知器)能用到计算机视觉上吗？为什么需要CNN DNN可以用在计算机视觉上， 1.卷积神经网络和人工神经网络的差异在哪里？ 为什么需要卷积神经网络。下面是一个32x32x3的图片，隐层一般为1024或者4096的维度。输入维度是4k左右，隐层在102 ...
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2019-01-26 21:38:28
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1.引子 1958年，计算科学家Rosenblatt提出了由两层神经元组成的神经网络。他给它起了一个名字--“感知器”（Perceptron）（有的文献翻译成“感知机”，下文统一用“感知器”来指代）。 感知器是当时首个可以学习的人工神经网络。Rosenblatt现场演示了其学习识别简单图像的过程，在 ...
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2019-01-12 21:45:03
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1.S 型神经元和感知器类似，但是被修改为权重和偏置的微小改动只引起输出的微小变化 2.S型神经元结构： S型函数： 带有x1，x2，........，权重w1，w2.....，和偏置b的S型神经元的输出是： sigmoid函数图像 ...
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2019-01-11 23:19:55
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人工神经网络 什么是人工神经网络？ 我们先从他的结构谈起 说明： 通常一个神经网络由一个input layer，多个hidden layer和一个output layer构成。图中圆圈可以视为一个神经元（又可以称为感知器）设计神经网络的重要工作是设计hidden layer，及神经元之间的权重添加少 ...
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2019-01-09 11:45:04
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考试题 名词解释 简答题 综合题 无人机 定义， 深度学习 定义， 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域， 其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络， 它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。 深度学习是无监督学习的一种 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。 含多隐层的多层感知器 ...
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2019-01-08 00:14:20
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初识Spark的MLP模型 1. MLP介绍 Multi-layer Perceptron（MLP），即多层感知器，是一个前馈式的、具有监督的人工神经网络结构。通过多层感知器可包含多个隐藏层，实现对非线性数据的分类建模。MLP将数据分为训练集、测试集、检验集。其中，训练集用来拟合网络的参数，测试集防 ...
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2019-01-06 16:41:29
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1、Python数据结构 2、Numpy数组 3、Scipy矩阵 4、Matplotlib可视化 5、Pandas数据分析和探索 Pandas基本数据结构是Series和DataFrame 6、Keras神经网络 构建一个MLP(多层感知器), 无法运行，需要适配相应的数据 ...
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2018-11-27 14:44:45
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