神经网络和深度学习

深度神经网络算法深度学习系列视频教程培训结构全套视频及配套课件分为三大部分：Python程序入门、机器学习深度学习（上下）百度云资源

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二、神经网络 注:整理自《TensorFlow 深度学习》(龙龙老师)一书,侵删 神经网络组成 神经元模型如上图,X为输入的向量,W为超参数向量,b为偏置项。输出的计算公式如下: y=∑i=1nxiw

使用全连接层的局限性: 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像,使用全连接层容易导致模型过大。 使用卷积层的优势: 卷积层保留输入形状

神经⽹络与深度学习_中文版，带目录高清版，MichaelNielsen著。

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深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinto

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主要介绍了TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN

卷积神经网络(入门级) CNN的发现 卷积神经网络是一种受到视觉感知机制启发的 深度学习结构 1959年 Hubel和 Wiese1把微电极埋进猫的视皮质 细胞测试细胞对线条直角边缘线等图形的 反应,