摘要：卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络的训练过程分为两个阶段。第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段，即前向传播阶段。另外一个阶段是，当前向传播得出的结果与预期不相符时，将误差从高层次向底层次进行传播训练的阶段，即反向传播阶段。训练过程如图4-1所示。训练过程为： 1、网络进行权值的初始化； 2、 阅读全文

摘要：卷积神经网络的结构由输入层、卷积神经层（Convolutional Layer）、下采样层(Pooling Layer)、全连接层（Fully Connected Network）及输出层构成[20]。其中卷积神经网络层、下采样层、全连接被合称为隐含层。 卷积神经网络的结构由输入层、卷积神经层（Co 阅读全文

摘要：神经网络的结构 神经网络的网络结构由输入层，隐含层，输出层组成。隐含层的个数+输出层的个数=神经网络的层数，也就是说神经网络的层数不包括输入层。下面是一个三层的神经网络，包含了两层隐含层，一个输出层。其中第一层隐含层的节点数为3，第二层的节点数为2，输出层的节点数为1；输入层为样本的两个特征X1,X 阅读全文

摘要：1.机器学习的基本概念： 三种主要的学习方式： 监督学习：使用有类标的训练数据构建模型，即在训练过程中，所有的数据都是知道它的类别的。通过构建的这个模型对未来的数据进行预测。在监督学习的下面，又可以分为分类（利用分类对类标进行预测），以及回归（使用回归预测连续输出值）。 无监督学习：在没有已知输出变 阅读全文