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RSS订阅原创 简述cnn优点及cnn各个层作用
CNN优点：CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以在使用CNN时，避免了显示的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行学习；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于...
2019-03-06 20:42:20
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原创 逻辑回归算法及梯度下降简单思想
逻辑回归模型用于分类，可以知道哪几个影响因素占主导地位，从而可以预测某事件。从线性回归到逻辑回归，也就是从实值z转换为0/1，首先想到的是阶跃函数， 但是阶跃函数不连续，所以考虑一个连续的单调可微函数---Sigma函数将概率最大化问题转化为损失函数最小化问题根据梯度下降法进行参数更新...
2019-02-25 19:54:54
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空空如也
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