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八斗大数据培训简介和DNN区别：基本组成：输入层、隐藏层、输出层，但隐藏层分为：卷积层、池化层非全连接+权值共享：降低模型复杂度，减少权值数量权值共享——八斗大数据，盗版—

—(Convolutional

Neural

Network)结构化特征基本结构包括：特征提取层、特征

层特征是是原材料结构化特征更容易区分摩托车和非摩托车——八斗大数据，盗版—

—结构化特征——八斗大数据，盗版—

—结构化特征0.9

*0.7

*0.2

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—结构化特征举个例子：砖块水泥钢筋混凝土构件医院学校住宅——八斗大数据，盗版—

—，盗版—

—结构化特征(Convolutional

Neural

Network)因子，影响因子就是给定输入，在不同时间产生的诞生主要目的是识别二维图形具有网络结构平移、比例缩放、倾斜、不变性等特点泛函分析中,通过两个函数x和h生成第三个函数的一种数学算子，表征函数x与经过翻转和平移的h的乘积函数所围成的的曲边梯形的面积意义函数h(p)的一种表示是影响

大小当 算某个时刻t的响应y(t)的时候，它不仅与这个时刻的输入有关系，还与之前所有在这个时刻存在影响因子的输入有关系例子（离散场景）函数x表示药量h表示吃药几天后剩下的药效t=3

表示第三天 y(3)表示连续吃三天 后体内的药效

那这不仅仅和今天吃的药有关系

还和前两天的有关系g(3)

=

x(1)*h(2)

+

x(2)*h(1)+

x(3)*h(0)——八斗大数据，盗版—

—二维卷积图像处理中的应用（均值滤波）二维图像卷积核——八斗大数据，盗版—

—八斗大数据培训局部感受野局部感受野1000

*

1000

图像 1000

*

1000神经元全连接：1000

*

1000

*

1000

*

1000=10^12个参数局部感受野：每个神经元只需要知道10

*

10区域，训练参数降到100M——八斗大数据，盗版—

—权值共享权值共享所有神经元用同一套权重值，100M降到100，这样得到一个feature

map100种权重值100个map，一共需要训练100*100=10k参数——八斗大数据，盗版—

—卷积核——八斗大数据，盗版—

—池化层Pooling作用：减少参数不变性（平移）——八斗大数据，盗版—

—池化层Pooling作用：–不变性（旋转）——八斗大数据，盗版—

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—Droupout正则化方法，中解决过拟合问题，同时通用与其他网络中——八斗大数据，盗版—

—经典结构：LeNet-5——八斗大数据，盗版—

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