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摘要： "1. CNN卷积网络 初识" "2. CNN卷积网络 前向传播算法" "3. CNN卷积网络 反向更新" 1. 前言 我们已经了解了CNN的结构，CNN主要结构有输入层，一些卷积层和池化层，后面是DNN全连接层，最后是Softmax激活函数的输出层。这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上 阅读全文

摘要： "1. CNN卷积网络 初识" "2. CNN卷积网络 前向传播算法" "3. CNN卷积网络 反向更新" 1. 前言 卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面， 1. 它的神经元间的连接是非全连接的， 2. 同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。 它的 阅读全文

摘要： "1. DNN神经网络的前向传播（FeedForward）" "2. DNN神经网络的反向更新（BP）" "3. DNN神经网络的正则化" 1. 前言 "DNN前向传播" 介绍了DNN的网络是如何的从前向后的把数据传递过去的，但是只有这个过程还不够，我们还需要想办法对所有参数进行一个梯度的更新，才能 阅读全文

摘要： "1. DNN神经网络的前向传播（FeedForward）" "2. DNN神经网络的反向更新（BP）" "3. DNN神经网络的正则化" 1. 前言 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层， 阅读全文

摘要： "1. 感知机原理（Perceptron）" "2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现" "3. 支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT）" "4. 支持向量机（SVM）原理" "5. 支持向量机（SVM）软间隔" "6. 支持向量机（SVM）核函数" 1. 前言 在约束最优 阅读全文

摘要： "1. 集成学习（Ensemble Learning）原理" "2. 集成学习（Ensemble Learning）Bagging" "3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Random Forest）" "4. 集成学习（Ensemble Learning）Adaboost 阅读全文

摘要： "1. 集成学习（Ensemble Learning）原理" "2. 集成学习（Ensemble Learning）Bagging" "3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Random Forest）" "4. 集成学习（Ensemble Learning）Adaboost 阅读全文

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