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搜索资源 - 重磅!从单层感知器到深度学习以及深度学习必知的框架
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重磅!从单层感知器到深度学习以及深度学习必知的框架
下面来说明感知器模型。在原来MP模型的“输入”位置添加神经元节点,标志其为“输入单元”。其余不变,于是我们就有了下图:从本图开始,我们将权值w1,w2,w3写到“连接线”的中间。图1单层神经网络在“感知器”中,有两个层次。分别是输入层和输出层。输入层里的“输入单元”只负责传输数据,不做计算。输出层里的“输出单元”则需要对前面一层的输入进行计算。我们把需要计算的层次称之为“计算层”,并把拥有一个计算层的网络称之为“单层神经网络”。有一些文献会按照网络拥有的层数来命名,例如把“感知器”称为两层神经网
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-26
文件大小:794624
提供者:
weixin_38646230
重磅!从单层感知器到深度学习以及深度学习必知的框架
下面来说明感知器模型。在原来MP模型的“输入”位置添加神经元节点,标志其为“输入单元”。其余不变,于是我们就有了下图:从本图开始,我们将权值w1,w2,w3写到“连接线”的中间。 图1单层神经网络在“感知器”中,有两个层次。分别是输入层和输出层。输入层里的“输入单元”只负责传输数据,不做计算。输出层里的“输出单元”则需要对前面一层的输入进行计算。我们把需要计算的层次称之为“计算层”,并把拥有一个计算层的网络称之为“单层神经网络”。有一些文献会按照网络拥有的层数来命名,例如把“感知器”称为两层神经
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-29
文件大小:762880
提供者:
weixin_38611527