RedArvin的博客

符号名词解释，部分定义基于个人喜好，在我自己的笔记中用到。笔记仅用于自己学习记录，很多东西理解得还不是很清楚。机器学习符号或名词意义xxx输入向量，表示一个一维向量yyy样本输出向量，表示一个一维向量XXX输入数据集YYY样本输出数据集XiX^iXi第i个样本输入向量XjiX^i_jXji​第i个样本输入向量的第j个特征值nnn输入向量的维数，即特征量个数mmm数据集的大小，即样本个数H/hH/hH/h预测函数J

卷积神经网络(CNN)文章目录1.卷积2.卷积层（Convolutional）（1）准备（2）卷积运算（3）共享参数（4）多卷积核3.池化层（Pooling）（1）池化（2）池化算法1.卷积卷积的定义：卷积是一种人为规定的运算规则连续形式：(f∗g)(n)=∫−∞∞f(x)g(n−x)dx(f*g)(n)=\int_{-\infty}^{\infty}f(x)g(n-x)dx(f∗g)(n)=∫−∞∞​f(x)g(n−x)dx离散形式：(f∗g)(n)=∑x=−∞∞f(x)g(n−x)(f*g

一个简单的神经网络示意图1.神经网络（1）定义：神经网络是由神经元按层次结构组成的网络状图形单元输入层：包含输入神经元输出层：包含输出神经元隐藏层：既不包含输入神经元也不包含输出神经元（2）前馈神经网络：以上一层的输出作为下一层的输入，神经网络中不存在回路2.激活函数（1）为什么需要激活函数不添加激活函数时的多层神经网络系统实际上可以等效为一个仅有输入输出层的神经网络。α2=α1ω1+b2α3=α2ω2+b3=(α1ω1+b2)ω2+b3=α1(ω1ω2)+(b2ω2+b3).