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杜克大学_图像理解_深度学习入门课程 深度学习框架caffe接口使用实例_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-26 / 浏览次数:1

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呢? 都是一些非线性的函数,它呢,可以使我们的这个神经网络具有非线性的建模能力,那常用的一些函数呢,有如下的这些像是一个ten,and makes,out,you,don't。你现在可能大家比较常见的这个是一个抹的跟瑞录用的很多,尤其是瑞露,在最近的这段时间是广泛的得到大家的这个使用,那还有一个概念呢,叫做全连接成,那钱阶层呢,是一种对输入数据。你直接做线性变换的线性计算层,那他也是神经网络当中最常用的一种,用于学习输出数据和输入数据之间的一个变换关系,权力阶层呢也可以作为特征提取层的使用,在学习特征的。同时实现特征的融合,就比如说之前我们可能讲到他有一个特征,两个特征他之间是独立的,但是你也可以在这个用权利阶层去实现这个特征的融合的学习,一种功能就是说作为最终的一个分类成。去使用,就比如说我们这个手写数字识别之后就会使用一个悬念阶层,那他呢,可以作为最终的一个分类的一个层来使用它输出的审计员的职能就代表了每个输出类别的一个概念,那这个概率其实不是。 统计意义上的一个概率,只是说我们,这个在相同的这个情况下,假设我们有10个分类,我们整个这个概率是,那么我们认为如果这10个分类里面
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