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CNN卷积神经网络介绍
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2015-05-31
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Review (回顾BP神经网络) •Why (为什么需要CNN) •What (什么是CNN) •How (怎么训练CNN) •Present (目前发展) •Prospect (研究方向)
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卷积神经网络
Convolutional Neural Networks
cnndoer@gmail.com
Content
• Review (回顾BP神经网络 )
• Why (为什么需要CNN )
• What (什么是CNN )
• How (怎么训练CNN )
• Present (目前发展 )
• Prospect (研究方向 )
Review
• Back Propagation Neural Networks
经典的BP网络是三层结构:
输入层X、输出层O和隐层Y。
输入向量:X = (x1,x2,…,xn)T
隐层输出:Y = (y1,y2,…,ym)T
权值V = (v1,v2,…,vm)T
输出向量:O = (o1,o2,…,ol)T
权值W = (w1,w2,…,wl)T
期望输出:D = (d1,d2,…,dn)T
网络的学习目的是使网络输出和期望输
出的差异尽可能小。
Review
• Back Propagation Neural Networks
误差函数可以使用均方误差(MSE)表示:
网络的学习过程就是使误差函数降
低的过程。神经网络一般使用梯度下降
法进行学习,即迭代进行如下过程:
(1)前向传播,计算误差函数;
(2)反向传播,计算梯度;
(3)更新参数。
Review
• Stage1: 前向传播计算误差函数
输入到隐层 隐层到输出 误差函数
将误差函数展开,可表示成多层嵌套的复合函数
神经网络的目的是使网络的误差尽量小。
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资源评论
- z11983068332015-08-21ppt不错,适合初学者
- qwwerrtyyy2015-10-21很不错,应该好好学一下,深度学习的基础
- qq_206688532017-11-26感觉内容很一般
- baotianzhe2016-04-09比较通俗,但CNN确实有点难啊
ditspeed
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