摘要：
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 阅读全文
posted @ 2019-01-12 20:38
Raymone1125
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摘要：
1.引子 对于神经元的研究由来已久，1904年生物学家就已经知晓了神经元的组成结构。 一个神经元通常具有多个树突，主要用来接受传入信息；而轴突只有一条，轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢跟其他神经元的树突产生连接，从而传递信号。这个连接的位置在生物学上叫做“突触”。 人脑中 阅读全文
posted @ 2019-01-12 18:29
Raymone1125
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摘要：
让我们来看一个经典的神经网络。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层，绿色的是输出层，紫色的是中间层（也叫隐藏层）。输入层有3个输入单元，隐藏层有4个单元，输出层有2个单元。后文中，我们统一使用这种颜色来表达神经网络的结构。 在开始介绍前，有一些知识可以先记在心里： 除了从左到右的形式表达的 阅读全文
posted @ 2019-01-12 18:22
Raymone1125
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摘要：
卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。 卷积网络通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。CNN最早由Yann LeCun提出并应用在手写字体识别上（MINST）。LeCun提出的网络称为LeNet，其网络结构如下： 这是一个最 阅读全文
posted @ 2019-01-12 17:56
Raymone1125
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overfit有两种情况：1.机器从样本数据中过度的学习了太多的局部特征，在测试集中会出现识别率低的情况。信息量过小，识别其他信息是缺少数据特征量，学习的东西太多了，特征也多，只要不是该特征的数据都不要，这个过度拟合是因为数据量太小但是学习的特征太多，只要没有其中任何的一个特征的数据都识别不了的一种 阅读全文
posted @ 2019-01-12 15:58
Raymone1125
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