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卷积神经网络工作原理直观解释

其实我们在做线性回归也好,分类(逻辑斯蒂回归)也好,本质上来讲,就是把数据进行映射,要么映射到一个多个离散的标签上,或者是连续的空间里面,一般简单的数据而言,我们很好拟合,只要线性变化一下,然后学习出最好的W就可以了,但是对于一些比较复杂的数据怎么办呢?比如说,对于一个二分类问题,特别是高纬度复杂化之后,数据不一定是线性可分的,这个时候,我们的basis function隆重登场,我们可以把数据进行一定的映射,转变,非线性的线性的,转变之后,就可以进行分类,最明显的例子在andrew NG在讲SVM里面的例子就很好的说明了,但是这个时候问题来了,对于一个很复杂,高维度的数据,我们如何才能找到最好的basis function呢?

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