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国防科学技术大学_激活函数的作用_resnet实战_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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想开始实现和使用深度学习算法来解决当今现实世界问题的人。 第6章 深前馈网络 深度前向网络,又称为前向神经网络,或多IAYERPerceptrons(MLPS),是典型的深度学习模型。前馈网络的目标是逼近某些函数f*。例如,对于关联器,y=f*(x)将inpu tx映射到cat egory y。前馈网络定义了映射y=f(x;)并学习参数的值得到最佳函数近似值。 这些模型之所以被称为前馈模型,是因为信息从x开始流经被评估函数,经过定义f的中间计算,最后流向输出y。模型的输出不存在反馈连接,在这种反馈连接中,模型的输出被反馈到自身。当前馈神经网络被扩展到包含反馈连接时,它们被称为递归神经网络,见第10章。 前馈网络对机器学习实践具有重要意义。它们构成了许多重要商业申请的基础。例如,用于pho-tos目标识别的卷积网络是一种特殊的前馈网络。前馈网络是通向递归网络的重要踏脚石,它为许多自然语言应用提供了动力。 前馈神经网络被称为网络,因为它是由许多不同的函数组合而成的。该模型与描述函数如何组合在一起的有向无环图相关联。例如,我们可能有三个函数f(i)、f(2)和f(3)连接在一个链
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