五分鐘教你讀懂卷積神經網絡【CNN】
上期回顧：以RBN（徑向基函數）神經網絡爲例，簡要介紹了前饋型神經網絡中，「神經元」到底是如何進行「曲線擬合」的。詳情可回顧： 神經網絡如何從入門到精通？（請戳我） 在理論上RBF神經網絡和BP神經網絡能以任意精度逼近任何非線性函數，且Poggio和Girosi已經證明，RBF網絡是連續函數的最佳逼近，並且具有良好的泛化能力。 但是，生活中絕大多數的問題，並不是簡單的曲線擬合問題。
相關文章
- 1. （CNN）卷積神經網絡（五）常見卷積神經網絡
- 2. 第五章 卷積神經網絡（CNN）
- 3. 【CNN】一文讀懂卷積神經網絡CNN
- 4. 卷積神經網絡CNN
- 5. 卷積神經網絡(CNN)
- 6. 卷積神經網絡 CNN
- 7. 卷積神經網絡（CNN）
- 8. CNN卷積神經網絡
- 9. CNN - 卷積神經網絡
- 10. 卷積神經網絡 - CNN
- 更多相關文章...
- • netwox網絡工具集入門教程 - TCP/IP教程
- • 網絡協議是什麼？ - TCP/IP教程
- • Git五分鐘教程
- • 再有人問你分佈式事務，把這篇扔給他
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. （CNN）卷積神經網絡（五）常見卷積神經網絡
- 2. 第五章 卷積神經網絡（CNN）
- 3. 【CNN】一文讀懂卷積神經網絡CNN
- 4. 卷積神經網絡CNN
- 5. 卷積神經網絡(CNN)
- 6. 卷積神經網絡 CNN
- 7. 卷積神經網絡（CNN）
- 8. CNN卷積神經網絡
- 9. CNN - 卷積神經網絡
- 10. 卷積神經網絡 - CNN