锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

神经网络逼近函数c语言 c语言 神经网络( 五 )

IT技术算法


（2）方法：ReLU函数在训练多层神经网络时 ， 更容易收敛，并且预测性能更好 。
（3）优点：① 易于构建 ， 表达能力强 ， 基本单元便可扩展为复杂的非线性函数
② 并行性号，有利于在分布是系统上应用
（4）局限：① 优化算法只能获得局部极值 ， 性能与初始值相关
② 调参理论性缺乏
③ 不可解释，与实际任务关联性模糊
（1）原理：由手工设计卷积核变成自动学习卷积核
（2）卷积（Convolutional layer）： 输入与卷积核相乘再累加 （内积、加权叠加）
① 公式：
② 目的：提取输入的不同特征 ， 得到维度很大的 特征图（feature map）
③ 卷积核：需要训练的参数 。一般为奇数维，有中心像素点，便于定位卷积核
④ 特点：局部感知、参数变少、权重共享、分层提取
（3）池化（Pooling Layer）：用更高层的抽象表达来表示主要特征 ， 又称“降采样”
① 分类： 最大 （出现与否）、平均（保留整体）、随机（避免过拟合）
② 目的：降维，不需要训练参数，得到新的、维度较小的特征
（4）步长（stride）：若假设输入大小是n?n，卷积核的大小是f?f，步长是s，则最后的feature map的大小为o?o ， 其中
（5）填充（zero-padding）
① Full模式：即从卷积核（fileter）和输入刚相交开始做卷积 ， 没有元素的部分做补0操作 。
② Valid模式：卷积核和输入完全相交开始做卷积，这种模式不需要补0 。
③ Same模式：当卷积核的中心C和输入开始相交时做卷积 。没有元素的部分做补0操作 。
（7）激活函数：加入非线性特征
（8）全连接层（Fully-connected layer）
如果说卷积层、池化层和激活函数层等是将原始数据映射到隐层特征空间（决定计算速度） ， 全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用（决定参数个数） 。
参考：
[1]神经网络（入门最详细）_ruthy的博客-CSDN博客_神经网络算法入门
[2]神经网络（容易被忽视的基础知识） - Evan的文章 - 知乎
[3]人工神经网络——王的机器
[4]如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么神经网络逼近函数c语言？ - 舒小曼的回答 - 知乎
[5]神经网络15分钟入门！足够通俗易懂了吧 - Mr.括号的文章 - 知乎
[6]神经网络——最易懂最清晰的一篇文章_illikang的博客-CSDN博客_神经网络
[7]直觉化深度学习教程——什么是前向传播——CSDN
[8]“反向传播算法”过程及公式推导（超直观好懂的Backpropagation）_aift的专栏-CSDN
[9]卷积、反卷积、池化、反池化——CSDN
[10]浙大机器学习课程- bilibili.com
关于神经网络逼近函数c语言和c语言 神经网络的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息 ， 记得收藏关注本站 。

推荐阅读


上一篇：jquery右侧导航，js导航栏左右滑动

下一篇：主播怎么在直播间发表情包，主播怎么在直播间发表情包呢