卷積神經網絡CNN與深度學習常用框架的介紹與使用
一、神經網絡爲什麼比傳統的分類器好 1.傳統的分類器有 LR（邏輯斯特迴歸） 或者 linear SVM ，多用來做線性分割，假如所有的樣本可以看做一個個點，如下圖，有藍色的點和綠色的點，傳統的分類器就是要找到一條直線把這兩類樣本點分開。 對於非線性可分的樣本，可以加一些kernel核函數或者特徵的映射使其成爲一個曲線或者一個曲面將樣本分開。但爲什麼效果不好，主要原因是你很難保證樣本點的分佈會如圖
相關文章
- 1. 【神經網絡與深度學習】卷積神經網絡（CNN）
- 2. 深度學習|卷積神經網絡（CNN）介紹（後篇）
- 3. 深度學習|卷積神經網絡（CNN）介紹（前篇）
- 4. 【神經網絡與深度學習】卷積與反捲積
- 5. 深度學習——神經網絡（NN）、深度神經網絡（DNN）、卷積神經網絡（CNN）等概念介紹
- 6. 卷積神經網絡（CNN）的介紹
- 7. 深度神經網絡（DNN）、卷積神經網絡（CNN）及常用的CNN框架
- 8. 深度學習筆記（26）：卷積神經網絡CNN簡介
- 9. 深度學習：卷積神經網絡(CNN)簡介
- 10. 卷積神經網絡(CNN)介紹
- 更多相關文章...
- • 網站主機 介紹 - 網站主機教程
- • PHP 獲取圖像寬度與高度 - PHP參考手冊
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
- • Composer 安裝與使用
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
