会打代码的扫地王大爷的专栏

一、卷积神经网络模型知识要点卷积卷积 1、卷积 2、池化 3、全连接 4、梯度下降法 5、softmax 本次就是用最简单的方法给大家讲解这些概念，因为具体的各种论文网上都有，连推导都有，所以本文主要就是给大家做个铺垫，如有错误请指正，相互学习共同进步。 二、卷积神经网络讲解     2.1卷积神经网络作用      大家应该知

一、本文的意义 因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了，那我写这些文章又是为什么呢，只是抄袭？那倒并不是，更准确的说应该是笔记吧，然后用更通俗的语言来解释，并且补充更多，官方文章中没有详细展开的一些知识点，不过建议与官方文章结合着阅读。       中文版本：MNIST机器学习入门       http://wiki.jikexueyuan.com/project/tenso

想想还是要说点什么 抱歉啊，第三篇姗姗来迟，确实是因为我懒，而不是忙什么的，所以这次再加点料，以表示我的歉意。废话不多说，我就直接开始讲了。加入神经网络的意义 * 前面也讲到了，使用普通的训练方法，也可以进行识别，但是识别的精度不够高，因此我们需要对其进行提升，其实MNIST官方提供了很多的组合方法以及测试精度，并做成了表格供我们选用，谷歌官方为了保证教学的简单性，所以用了最简单