本文仅记录一些我的学习这篇论文记录
- 什么是卷积神经网络
卷积这个东西有三层含义: 1.第一个就是稳定的输出和不稳定的输入求其的系统存量 2.周围像素点是如何影响的 3.一个像素点的试探,就是起到一个过滤器的作用把我们需要的特征提取出来
- 什么是神经网络
1.旧的感知机无法实现异或运算,感知机与现有计算机的区别,它优势在哪里,感知机是一种分类工具,用随机梯度下降法,用数据去进行一个训练把分类的标准进行一个调整.感知机有标准能判断,在一个n维的情况下进行判别,使用n-1维去判断(就是进行一个分割,就是一个立体的东西进行一个切割,我们就要用到一个面,而一个面进行切割我们就要用到一个一根线,就是说一个n维的东西就行切割我们要用n-1维的去切割分类)还有就是只能进行线性分割.感知机使用一个统一模板对东西进行分类,就是一个线性函数加一个激活函数(判断函数), 具体的表达 $t=f(\sum=w_ix_i+b=f(w^Tx))$ 感知机的缺陷就是没有办法处理异或问题,因为异或问题没有办法进行线性可分
为了解决这个问题提出多层神经网络,通过多个感知机进行解决 盖尔定理进行如果在低维的情况下想要进行线性可分比较困难,那我们可以进行一个升维进行