深入浅出神经网络-学习小结

神经网络识别手写数字

基础知识

如何理解感知机 激活函数是阶跃函数的神经元

sigmoid作用 阶跃函数的升级,平滑了阶跃函数,阶跃函数不容易稳定,sigmoid克服了此缺点

多层感知机 可以理解为多层sigmoid激活函数神经元连接的网络

前馈神经网络 指上个神经元输出会作为下个神经元输入的网络。意味着神经网络中没有环路

循环神经网络 带环路的神经网络。rnn应用面和fnn应用面都很广,fnn更广一些

梯度下降 一种最小化损失函数的方法。对于复杂情况,难以通过导数运算计算损失函数最小值。此时想象一个山谷,找到最低谷底,通过多次采样本计算最终值,每次步进一点,按一定步进方法寻找最终结果

随机梯度下降 先选取少量样本估算梯度,估算的梯度可以加速梯度下降

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