卷积神经网络
·
1.传统网络输入要把数据拉成一维，而卷积可以用三维数据输入（张量）
2.卷积结果计算公式：
长：H2 = （H1 - FH + 2 P）/ S + 1
宽: W2 = (W1 - FW + 2P ) / + 1
其中 W1 和 H1 表示输入的长宽， F表示卷积核的长和宽， S表示步长， P表示边界填充
P在上下左右都要填充，所以要乘2
RNN：递归神经网络：擅长处理时序信息
LSTM：在RNN基础上进行改进，加了C控制参数，控制当前模型复杂度
softmax函数：
输出的y均在0到1之间，且所以输出值之和为1， 常用于分类问题
反向传播：计算梯度，之后根据梯度选择合适的优化器来对参数进行更新
魔乐社区（Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区，提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务，为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作，由全产业链共同建设、共同运营、共同享有，推动国产AI生态繁荣发展。
更多推荐
3
0- 0
已为社区贡献1条内容
所有评论(0)