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一、神经网络

整体架构:

架构细节:

神经元个数的影响:

神经网络过拟合解决:

卷积网络

整体架构:

卷积层

边缘填充

 特征尺寸计算

 池化层

特征图变化

 递归神经网络

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一、神经网络

整体架构:

 

图中分别为输入层、隐层1、隐层2、输出层

通过输入层输入某数值，然后利用隐层1、2、3、...来对x进行不断变化

架构细节:

 

 输入层与隐层中间的线代表w1，表示将输入层的数据转换为隐层上数据的算法

神经元个数的影响:

 神经元个数越多，拟合度越小，但是要考虑过拟合的情况

神经网络过拟合解决:

数据预处理:每个数减去他的均值

参数初始化:通常使用随机策略来进行参数初始化

卷积网络

 与传统网络的区别:

处理三维数据，无需把数据进行一维转换

整体架构:

 

卷积层

将一张图像分成多个部分，然后根据某一算法对各个部分进行特征提取

图像是一个三维的，每一维都对应一个计算方法。

 卷积层设计参数:滑动窗口步长、卷积核尺寸、边缘填充、卷积核个数

边缘填充

 在外面加一圈0，就一定程度上弥补了内部数据缺失的问题，增加了中间数值的计算次数

 特征尺寸计算

 池化层

不会更改特征图的个数，在原始得到的特征上进行筛选

特征图变化

 经典网络Resnet是目前最常用的一种模型

 递归神经网络

数据经过隐层之后，还可以再次经过隐层

CNN主要用于计算机视觉中

RNN主要用于自然语言处理中