一、过拟合
过拟合现象:机器对于数据的学习过于自负(想要将误差减到最小)。
解决方法:利用正规化方法
二、卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络是近些年来逐渐兴起的人工神经网络,主要用于图像分类、计算机视觉等。
卷积:例如对图片每一小块像素区域的处理,而不是处理一个像素点
卷积层+pooling有利于更好的保存原图片的信息
三、循环神经网络(RNN)
将老记忆与新记忆关联起来,不断累积,更有利于了解数据之间的关联。
LSTM RNN(改进的RNN)
过拟合现象:机器对于数据的学习过于自负(想要将误差减到最小)。
解决方法:利用正规化方法
卷积神经网络是近些年来逐渐兴起的人工神经网络,主要用于图像分类、计算机视觉等。
卷积:例如对图片每一小块像素区域的处理,而不是处理一个像素点
卷积层+pooling有利于更好的保存原图片的信息
将老记忆与新记忆关联起来,不断累积,更有利于了解数据之间的关联。
LSTM RNN(改进的RNN)
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