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2023-02-06 18:05:26 本頁面
【正文】 parameters )Andrew Ng(for fixed , this is a function of x) (function of the parameters )Andrew Ng(for fixed , this is a function of x) (function of the parameters )Andrew Ng(for fixed , this is a function of x) (function of the parameters )Andrew Ng(for fixed , this is a function of x) (function of the parameters )Andrew Ng(for fixed , this is a function of x) (function of the parameters )Andrew Ng(for fixed , this is a function of x) (function of the parameters )Andrew Ng梯度下降? 適用于無約束優(yōu)化問題，目標函數(shù)有一階導數(shù)，精度要求不很高的情況? 迭代終止準則– 根據(jù)兩次迭代的絕對誤差– 根據(jù)目標函數(shù)梯度的模足夠小卷積神經(jīng)網(wǎng)絡1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡已成為當前語音分析和圖像識別領域的研究熱點。并且是深度學習模型中最成功的模型。 圖像的空間聯(lián)系是局部的 ,每一個神經(jīng)元都不需要對全局圖像做感受只感受局部的圖像區(qū)域，然后在更高層，將這些感受不同局部的神經(jīng)元綜合起來就可以得到全局的信息了。所以 100種卷積核就有100個 Feature Map。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡1 0 10 1 01 0 1某種濾波器的大小是3*3，數(shù)據(jù)如圖：原來的圖像大小是 5*5，數(shù)據(jù)如圖：1 1 1 0 00 1 1 1 00 0 1 1 10 0 1 1 00 1 1 0 0卷積神經(jīng)網(wǎng)絡S2層的 pooling值是鄰域四個像素（ 2*2）求和變?yōu)橐粋€像素，產(chǎn)生一個大概縮小四倍的特征映射圖Sx+1pooling使得通過卷積獲得的 feature具有空間不變性最后，輸出層由歐式徑向基函數(shù)（ Euclidean Radial Basis Function）單元組成，通過計算輸入向量和參數(shù)向量之間的歐式距離。Network，簡稱 RNN)是由 Jordon于 Memory，
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