【卷积神经网络进展】
打基础日常记录
- CNN基础知识
- 1. 感知机
- 2. DNN 深度神经网络(全连接神经网络)
- DNN 与感知机的区别
- DNN特点,全连接神经网络
- DNN前向传播和反向传播
- 3. CNN结构【提取特征+分类】
- 4. CNN应用于文本
CNN基础知识
1. 感知机
单层感知机就是一个二分类器,接收输入向量,输出分类结果,先进行线性加权,再进行激活函数的非线性转换,就相当于是一个小模型,里面的权重w和b是模型的参数
参考1

参考2

2. DNN 深度神经网络(全连接神经网络)



DNN 与感知机的区别

DNN特点,全连接神经网络

DNN前向传播和反向传播

3. CNN结构【提取特征+分类】
3.1 CNN特有的卷积层,
3.2 卷积层自带卷积核和relu激活函数,
3.3 CNN特有的池化层(池化层没有激活函数)




4. CNN应用于文本

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