1.1 深度学习和神经网络

首先要说的是:深度学习的内容,真的不难。你要坚持下去。

神经网络

这就是一个神经网络。里面的白色圆圈就是神经元。神经元是其中最小的单位。

神经网络

单层神经网络:

感知机 (双层神经网络)

全连接层:

++本层和前一层每个神经元相互链接++ 。

假设每一个a都带有一个权重w,那么第N层的一个神经元的数字,如,是由N-1层各自的w与a相乘得到的。

所谓的全连接层就是在前一层的输出的基础上进行一次​Y=wx+b的变化。

重点:激活函数:

我们把这个图像进行分类的时候,只靠一条直线是无法准确的分类的。

不管我们怎么画,都不会有一个很好的分类结果。

所以我们想到多加几层网络,让模型复杂一点。 结果是否定的。

不论多加多少网络,汇出来的线都是直线,还是无法处理好这个问题。

所以: 我们就需要激活函数。

激活函数:将得到的y进行一个非线性变换。如

处理之后的结果就不是一个线性函数了,自然也就不是一条直线。变成了曲线。这样处理之后可能就可以变成这样的线了:

这样就能成功的进行分类了。

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