笔记一.简述神经网络卷积神经网络
首先介绍神经网络原理 以下为神经网络模型（MLP模型）： 神经网络的核心就是更新权重以达到最接近正确值的输出值。 1.输入输入层数据分别为O1，O2，.....,先给出初始权重w11，w12，...w21，w22... 2.进入隐藏层数据为即Z1=O1*W11+O2*W21+...... 3.为了取舍数据，让关联性强的概率大，弱的更概率小，将隐含层已得数据代入激活函数（常用sigmod,tanh
相关文章
- 1. 神经网络-卷积神经网络
- 2. 卷积神经网络简要笔记
- 3. 卷积神经网络_简单笔记
- 4. 4.卷积神经网络-第一周 卷积神经网络
- 5. 04.卷积神经网络_第一周卷积神经网络
- 6. CNN（卷积神经网络）简述
- 7. 卷积神经网络一
- 8. 卷积神经网络(一)
- 9. 【卷积神经网络】Lesson 1--卷积神经网络基础
- 10. （CNN）卷积神经网络（五）常见卷积神经网络
- 更多相关文章...
- • 网络协议是什么？ - TCP/IP教程
- • netwox显示网络配置信息 - TCP/IP教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Docker容器实战(一) - 封神Server端技术
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 神经网络-卷积神经网络
- 2. 卷积神经网络简要笔记
- 3. 卷积神经网络_简单笔记
- 4. 4.卷积神经网络-第一周 卷积神经网络
- 5. 04.卷积神经网络_第一周卷积神经网络
- 6. CNN（卷积神经网络）简述
- 7. 卷积神经网络一
- 8. 卷积神经网络(一)
- 9. 【卷积神经网络】Lesson 1--卷积神经网络基础
- 10. （CNN）卷积神经网络（五）常见卷积神经网络