中国建设官方网站登录,建设企业官方网站官网,北京鸿讯泰德网站建设,优酷的网站头怎么做的一、密集层 每一层神经元都是上一层神经元的函数#xff0c;每层每个神经元都从前一层获得所有激活的输入。 整个神经网络前一层与后一层连接在一起#xff0c;构造的网络密集。
二、卷积层
假设有一张大小为axb像素的图片#xff0c;上面标着一些手写数字#xff0c…一、密集层
· 每一层神经元都是上一层神经元的函数每层每个神经元都从前一层获得所有激活的输入。
· 整个神经网络前一层与后一层连接在一起构造的网络密集。
二、卷积层
假设有一张大小为axb像素的图片上面标着一些手写数字我需要构建隐藏层计算不同的激活作为这个输入图像的函数以预测图像呈现的数字
· 隐藏层的单个神经元可能只会对某一块小区域的像素作输入而不是扫描整个图像
· 神经网络里的每个隐藏层的每个神经单元可能只对上一层的某些神经元的激活值作输入
优点
①加快计算速度
②需要的训练数据更少更不容易过拟合 卷积神经网络
当一个神经网络中含有多个卷积神经层隐藏层时称其为卷积神经网络
例通过心电图预测患者是否患有心脏病
· 输入可以是心电图中的每个波峰对应地有一个波峰高度将其记作
· 对于这些心电图的波峰最后得到一个预期值判断患者是或不是患有心脏病 在这里我们所构建的神经网络是一个卷积神经网络
· 第一个隐藏层里的每一个神经单元都不必使用所有输入而是用一部分 作为输入
· 第二个隐藏层里的每一个神经单元都不必使用前一个输出的所有激活值每个单元只需要一部分
· 最后一个是sigmoid输出层用来预测“患病”的概率值
