泰安工程建设信息网站,橙色网站配色,wordpress cos腾讯云,网站底部版权信息格式一、深度学习概念
1、定义
通过训练多层网络结构对位置数据进行分类或回归#xff0c;深度学习解决特征工程问题。 2、深度学习应用
图像处理语言识别自然语言处理
在移动端不太好#xff0c;计算量太大了#xff0c;速度可能会慢 eg.医学应用、自动上色
3、例子
使用…一、深度学习概念
1、定义
通过训练多层网络结构对位置数据进行分类或回归深度学习解决特征工程问题。 2、深度学习应用
图像处理语言识别自然语言处理
在移动端不太好计算量太大了速度可能会慢 eg.医学应用、自动上色
3、例子
使用k最近邻进行判断时背景主导是最大的问题因为我们关注的是主体主要成分
二、神经网络基础
1、线性函数
例如输入一个小猫图片通过 f ( x , W ) f(x,W) f(x,W)得到每个类别的得分 f ( x , W ) f(x,W) f(x,W)中每个像素点的权重参数不同 10 10 1010种分类 b b b偏置项微调操作 w w w权重参数
2、损失函数
正则化惩罚项减轻某个及其突出特征的重要性 损失函数数据损失正则化惩罚项 3、Softmax分类器
我们关注属于正确类别概率值越接近于1损失越小因此用对数函数求损失值。 e x ex exp e x e^{x} ex次方用于放大映射 n o r m a l i z e normalize normalize归一化 L i L_i Li实际损失值
