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神经网络层结构的意义与维度诅咒
神经网络的层级结构 之前的博文中讲解了神经网络算法和深度学习模型,读者们是否有疑问:为什么神经网络模型要有层级结构?深度学习模型为什么需要这么多的隐藏层? 答案很简单,这是算法分析数...
过拟合与欠拟合
过拟合与欠拟合 过拟合和欠拟合现象的定义 过拟合和欠拟合模型是深度学习模型在训练过程中比较容易出现的不好的现象。 当模型的表现能力弱于事件的真实表现时,会出现欠拟合现象。某个非线性模...
深度学习梯度弥散与爆炸
问题描述 梯度弥散:在深层神经网络中,梯度弥散是指在反向传播过程中梯度逐渐变小,以至于在网络的较浅层梯度接近于零。这导致网络的这些层的权重几乎不更新,使得模型难以学习到输入数据的复...
卷积神经网络(CNN)算法详解
引言 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks, FNN),是深度学习的代表算法之一 。 对卷积神...
神经网络算法详解
引言 神经网络,作为人工智能和机器学习领域的核心技术之一,具有极其重要的意义。它们通过模拟人类大脑的工作机制,使计算机能够学习和识别复杂的模式和数据。这种能力使得神经网络在诸多领域...