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文档简介
入层→输出层”的两层模型被称为感知机(Perceptron)[30]。但经过研究证明，的过程中，设输入大量的数据x={x,x₂,…,x,}到输入层，经过L层神经网络，第1层神经元个数为n₁,迭代次数为N。给网络随机分配一些初始权重，假设1层的权重矩阵为W¹,偏置矩阵为b①,状态为z(1),经激活函数f()输出为a。但经过计算的结果和真实标签的结果有很大差别。此时，若给定训练集样本偏置以及权重，反复按照这个方式运行，最终实现一ifLsum≤thresholdori≥N卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是在1998年，LeCun图2.1是一个由2个卷积层、2个池化层、2个全连接层和1个Softmax层层(Pooling),作用是减少网络参数量、降低特征图尺寸。全连接层通过将最为1的分布为(0,1)的类别实数(概率),最终图像的分类结果取最大概率对2012年，AlexNet³5突破性地把图像识别的错误率降低10%,在当年的ImageNet竞赛中获得冠军。相较于LeNet-5,AlexNet增大了规模，前者大概有6万个参数，后者有6000万个参数，但本质上网络结构一样。训练之前对输入进2014年，牛津大学的计算机视觉组和GoogleDeepMind公司的研究员研发了VGG³6]。一个主要的变动是反复堆叠3*3的小卷积核和2*2的最大池化层，并通过不断加深网络结果来提升性能，VGG成功的搭建了16-19层的深度卷积神经网络。某种意义上来说，VGG极大地推动了C2016年，ResNet³7是微软MSRA提出的残差网络。他们发现神经网络随着在的问题引起的。ResNet中最重要的是残差多层堆积的结构后，学习到的原始特征记为H(x),但由于直接学习原始特征不容易，而残差学习更容易，如果直接学习到了残差为F(x)=H(x)-x,这样原始的学习特征便是F(x)+x。反应到网络结构上去，结合图2.2所示，首先通过常一般都用ReLU,负的地方是零，正的地方是线性。通过这种方式，可以进一步XXX由于深度模型这种以“端到端(End-To-End)”的方式来自动提取特征，中间过程不可得知的特点，
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