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    CS231n - 卷积神经网络

    分类: 计算机网络 机器学习
    标签: 神经网络 分类 CS231n

    卷积神经网络通过局部连接和参数共享高效处理图像数据，包含卷积层、ReLU层、汇聚层和全连接层，逐步将原始像素转换为分类评分。

    2021年1月2日 字数: 1285 阅读时间: 7 分钟

    CS231n - 神经网络 3

    分类: 计算机网络 机器学习
    标签: 神经网络 中心化 相对误差

    本文详细介绍了神经网络梯度检查的实践技巧，包括使用中心化公式、相对误差比较、双精度浮点数、避免不可导点影响、设置合适步长等，以确保梯度计算的准确性。

    2021年1月2日 字数: 786 阅读时间: 4 分钟

    CS231n - 神经网络 2

    分类: 机器学习 计算机网络
    标签: 神经网络 预处理 归一化

    文章介绍了神经网络中的数据预处理方法，包括均值减法、归一化、PCA和白化，并强调了预处理策略在训练集上的应用及权重初始化的重要性。

    2021年1月2日 字数: 929 阅读时间: 5 分钟

    CS231n - 神经网络 1

    分类: 计算机网络 机器学习
    标签: 神经网络 Sigmoid 分类器

    神经网络通过非线性激活函数和多层矩阵运算实现分类，单个神经元可视为线性分类器，常用激活函数如Sigmoid和tanh，但Sigmoid因梯度消失和输出非零中心逐渐被淘汰。

    2021年1月2日 字数: 533 阅读时间: 3 分钟

    CS231n - 反向传播

    分类: 算法 计算机网络
    标签: 神经网络 CS231n 链式法则

    反向传播通过链式法则递归计算梯度，帮助理解神经网络中损失函数对参数的敏感度，并用于参数更新和可视化。

    2021年1月2日 字数: 867 阅读时间: 5 分钟
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