深度學習演算法基礎和常用框架 | CNN與常用框架
神經網路與卷積神經網路
- 層級結構
- 資料處理
- 訓練演算法
- 優缺點
實際搭建與訓練CNN
- 典型CNN
- 訓練與fine-tuning
常用框架與應用
- 常用框架
- 廣泛應用
基礎
LR SVM只能做到這種程度，核函式並非萬能
他們對特徵對描述空間可以分開的，才能用LR SVM GDBT RF這些
如果預測的點很不規則
神經元完成了 兩個線性分類器的 and 操作
能做OR就很強了
不需要決策樹那麼深的深度
現在用很多線性決策邊界，做and or操作，就可以摳出來了
神經網路在學習這些線性切分
CNN的正文
卷積層
引數共享機制
模板
激勵層
現在多用ReLu
並非所有所有的刺激往後傳
Sigmod 有一個問題，BP時候，兩邊很平，梯度下降很慢
很對稱，中心的不會很隨樣本變得很大，相對sigmod。
池化層
最後加一層全連線
優缺點
典型CNN
常見框架
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