逐层归一化(Layer-wise Normalization)是将传统机器学习中的数据归一化方法应用到深度神经网络中,对神经网络中隐藏层的输入进行归一化,从而使得网络更容易训练,进而获得更好的性能和训练效果。它具有: 更好的尺度不变性 逐层归一化可以使输入数据的尺度保持一致,从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。通过将每一层的输入数...
1.1 深度神经网络-引言 2 卷积神经网络CNN 2.1 浅层神经网络的局限 2.2 卷积操作 2.3 卷积操作的优势 2.4 池化及全连接 2.5 高维输入及多filter卷积 2.6 实现卷积操作 2.7 实现池化操作 3 循环神经网络RNN 3.1 循环神经网络简介 3.2 循环神经网络的常见结构 4 长短时记忆网络LSTM 4.1 LSTM的三个门 4.2 LSTM三...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、计算机视觉和模式识别等领域。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。 卷积神经网络通过多个卷积层、池化层和全连接层组成。 卷积层主要用于提取图像的局部特征,通过卷积操作和激活函数的处理,可以学习到图像的特征表示...
1.1 深度神经网络-引言 2 卷积神经网络CNN 2.1 浅层神经网络的局限 2.2 卷积操作 2.3 卷积操作的优势 2.4 池化及全连接 2.5 高维输入及多filter卷积 2.6 实现卷积操作 2.7 实现池化操作 3 循环神经网络RNN 3.1 循环神经网络简介 3.2 循环神经网络的常见结构 4 长短时记忆网络LSTM 4.1 LSTM的三个门 4.2 LSTM三...