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感知器是所有神经网络中最基础的，是更复杂的神经网络的基本构建块。它仅连接输入单元和输出单元。在每次连接期间，来自上一层的信号乘以权重，加到偏置上，并通过激活函数。前馈网络使用反向传播来迭代更新参数，直到达到理想的性能为止。递归神经网络是一种特殊类型的网络，
参考资料：http://blog.csdn.net/zzwu/article/details/575050
近年来，已经开发出一种方法来可视化深度神经网络的损失情况。我个人认为这是一个巨大的突破，但是，我对创建的可视化的有效性感到有点怀疑。今天我将研究作者的可视化方法，并介绍一些我认为很酷的其他方法。创造损失景观的整个过程非常简单直接。他们的方法被称为“过滤器归
机器学习有望从根本上改变软件开发的本质，这也许是自FORTRAN和LISP被发明以来软件开发领域改变最大的一次。这些变化对数百万正在从事软件开发的人而言，意味着什么呢？现有的软件开发将变得面目全非？未来我们将专注于机器学习而不是人工智能。而机器学习可能只比
当然，包括深度网络在内的神经网络需要仔细调整权重初始化和学习参数。批量归一化有助于让中国过程更简单一点。在反向传播期间，这些现象会导致梯度偏移，这意味着在学习权重以产生所需输出之前，梯度必须补偿异常值。这也将导致需要额外的时间来收敛。深度CNN中的每个层逐
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