DNN

对深度学习的认知——深度模型可以解决什么问题?

在跟深度模型打交道的过程中,使用 DNN 解决了一些分类的问题。目前 DNN 好像是非常流行的一种学习方法。但是,如果要问我什么是 DNN,DNN 到底为什么这么受欢迎,它到底有哪些优势?以下是我个人的一些看法和回答。

CNN、RNN、DNN的内部网络结构有什么区别?

神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。

深度神经网络(DNN)损失函数和激活函数的选择

在深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)中,我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。里面使用的损失函数是均方差,而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢?本文我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结。

深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)

在了解DNN的反向传播算法前,我们先要知道DNN反向传播算法要解决的问题,也就是说,什么时候我们需要这个反向传播算法?在DNN中,损失函数优化极值求解的过程最常见的一般是通过梯度下降法来一步步迭代完成的,当然也可以是其他的迭代方法比如牛顿法与拟牛顿法。

错误 | 电子创新网 Imgtec 社区

错误

网站遇到了不可预知的错误。请稍后再试。