局部连接神经网络降维
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局部连接神经网络降维 相关的博客
卷积神经网络
一、概述 两种神经网络: 全连接神经网络 卷积神经网络(局部连接,相对于全连接而言) 全连接神经网络 weight太多了,导致计算量太大 pooling(池化): 特征聚集、降维(降低维度)、光滑 目的: 降低输出
天色渐晚
7年前
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神经网络基础:七种网络单元,四种层连接方式
2016 年 9 月,Fjodor Van Veen 写了一篇名为《The Neural Network Zoo》的文章(详见图文并茂的神经网络架构大盘点:从基本原理到衍生关系 ),全面盘点了神经网络的大量框架,并绘制了直观示意图进行说明。近日,他又发表了一篇
行者武松
7年前
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CNN卷积神经网络
一、BP神经网络回顾 人工全连接神经网络 (1)每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的 (2)当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练 的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢 传统神经网络存在的问题: (1)权
飞天小橘子
6年前
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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第08章 降维
(第一部分 机器学习基础)第01章 机器学习概览第02章 一个完整的机器学习项目(上)第02章 一个完整的机器学习项目(下)第03章 分类第04章 训练模型第05章 支持向量机第06章 决策树第07章 集成学习和随机森林 第08章 降维 (第二部分 神经网络
seancheney
6年前
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浅谈卷积神经网络及matlab实现
1卷积神经网络的优点 卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用,卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积,从图像像素中提取图像特征,这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外,卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需
技术小甜
7年前
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【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
yabmarlboro
7年前
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深度全解卷积神经网络(附论文)
第一章 引言 一、本文动机 过去几年,计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上(通常简称为 ConvNet 或 CNN),在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前,但相对而言,对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手
6年前
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万字长文|如何直观解释卷积神经网络的工作原理?
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 该文是对卷积神经网络的介绍,并假设你理解前馈神经网络。 如果不是,强烈建议读完《如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?》这篇文章后后再来读该篇。 推荐文章链接: https://www.zhihu.com/quest
行者武松
6年前
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