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java大数据

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卷积和神经网络有什么关系？

神经网络编程算法

如上一段所述，卷积可以提取特征，但对于真实世界当中的大规模图片库，我们并不知道哪个局部特征有效，我们还是希望通过训练神经网络，自动学习出来，怎么做呢？还得用到前面学到的BP算法，但现在的问题是卷积和神经网络有什么关系呢？看下面两个图可以知道，其实卷积的运算就是相乘之后求和，和神经网络效果是一样的。卷积核和卷积结果分别对应着神经网络中的参数和隐藏层结果。这样就回到前面所学的BP算法了，做法是一样的，先初始化参数，再通过训练使得误差越来越小。

马克java社区

2019-09-10

6520

BP（back propagation）误差逆传播神经网络

BP神经网络是一种按误差反向传播的神经网络，它的基本思想还是梯度下降法，中间隐含层的误差和最后一层的误差存在一定的数学关系，（可以计算出来），就像误差被反向传回来了，所以顾名思义BP。想想生活中有句话叫做开始差之毫厘，后来失之千里是什么意思？就有点误差传递的感觉。关键他们之间的数学关系是什么？我们得能求出来。

马克java社区

2019-09-09

6800

为什么引入神经网络来做识别，判断，预测？

人工智能卷积神经网络神经网络

很多人学了神经网络很长时间，但一直就有一个最根本的问题困扰着自己。为什么要引入神经网络来做识别，判断，预测?为什么神经网络能做这事？其实我们在生活中，总在不知不觉的经常用神经网络。只不过我们没注意观察

马克java社区

2019-09-07

4270

卷积到底有什么作用？如何做到特征提取？

卷积神经网络神经网络

经过前面的神经网络的基础学习，终于进入我们这章的核心部分，卷积神经网络（CNN， Convolutional Neural Networks)。很多同学学了半天卷积神经网络，但一直有一个最最根本的问题没有搞懂，他也知道怎么做卷积了，也知道怎么做池化了，就是不知道在为什么这么干？一直云里雾里的。一般的视频或书中从来也不提及这件事，总是一步到位高大上的各种动图，显示怎么卷怎么卷。没办法，这任务落我肩上了，我尽量深入浅出地把它讲明白吧！卷卷积到底有什么作用？如何做到特征提取？积和池化怎么做，最重要的是为什么要这么做。

马克java社区

2019-09-09

5140

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