【卷积神经网络进展】

打基础日常记录

  • CNN基础知识
    • 1. 感知机
    • 2. DNN 深度神经网络（全连接神经网络）
      • DNN 与感知机的区别
      • DNN特点，全连接神经网络
      • DNN前向传播和反向传播
    • 3. CNN结构【提取特征+分类】
    • 4. CNN应用于文本

CNN基础知识

1. 感知机

单层感知机就是一个二分类器，接收输入向量，输出分类结果，先进行线性加权，再进行激活函数的非线性转换，就相当于是一个小模型，里面的权重w和b是模型的参数
参考1
图1
参考2
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2. DNN 深度神经网络（全连接神经网络）

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DNN 与感知机的区别

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DNN特点，全连接神经网络

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DNN前向传播和反向传播

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3. CNN结构【提取特征+分类】

3.1 CNN特有的卷积层，
3.2 卷积层自带卷积核和relu激活函数，
3.3 CNN特有的池化层（池化层没有激活函数）
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4. CNN应用于文本

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