深度学习(5)感知机(神经元)与神经网络
目录
感知机(神经元)
一个感知机:
两个感知机:
三个感知机:
神经网络
例(神经网络)
感知机(神经元)
感知机是集语音、文字、手语、人脸、表情、唇读、头势、体势等多通道为一体的,并对这些通道的信息进行编码、压缩、集成、融合的计算机智能接系统。
一个感知机:
可以发现处理效果不咋样,只能处理一部分数据。
两个感知机:
处理效果比刚才好了很多。
三个感知机:
可以发现处理效果已经很不错了,比刚才好了很多。
一个感知机解决不了,就用多个感知机解决。
多个感知机时,称为神经元。
多个神经元构成:神经网络。
神经网络:不同结构解决不同的问题。
神经网络
构成:输入层、隐层、输出层。
目的:寻找权重参数w。(自动从数据中学习到合适的权重参数)
神经网络由于有较多神经元,所以展现出强大的非线性。
例(神经网络)
假设有10个类别,图像大小为28*28:
则特征数量为:28*28=784
输入元素个数为:784
全连接层最后得到的10个结果,还需要经过softmax层:把输出转换为概率。
得到概率后,最大的概率即为预测结果。
用交叉熵损失检验结果正确性:
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