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深度学习笔记一:CNN
卷积层每个卷积层包含三部分:卷积、非线性激活函数和池化。使用卷积提取空间特征。激活函数的作用如果不用激活函数,每一层输出都是上层输入的线性表达,无论网络有多少层,输出都是输入的线性组合,只能用于线性分类问题。激活函数给神经元引入了非线性因素,使得网络可以逼近任何非线性函数,这样神经网络就可以应用到众多的非线性问题解决中。常见激活函数常见激活函数包括softmax、sigmoid,t...原创 2019-02-24 14:25:58 · 253 阅读 · 0 评论 -
KL散度和交叉熵的相关总结
博客link很好的说明了KL散度和交叉熵的异同。博客link通过各种角度给出了不同的解释方法。转载 2019-03-09 11:13:53 · 514 阅读 · 0 评论