深度学习之神经网络入门课件_第1页
深度学习之神经网络入门课件_第2页
深度学习之神经网络入门课件_第3页
深度学习之神经网络入门课件_第4页
深度学习之神经网络入门课件_第5页
已阅读5页，还剩4页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

深度学习之神经网络入门课件本课程将深入浅出地介绍神经网络的基本概念和实现方法，帮助初学者快速入门。我们将深入探讨深度学习领域的热门话题，为您提供强大的工具来掌握这一领域。神经网络的概述1定义：神经网络是一种生物神经系统的数学模型，它通过对输入信号进行加权和处理，并通过激活函数产生输出。2应用：广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等方向，是深度学习的核心。常见的神经元模型感知机模型越接近阈值，输出值越接近1，否则越接近0。用于基本的线性分类问题。sigmoid函数模型将输入映射到0和1之间的某个值，用于二分类和回归问题。整流线性单元模型对于非负的输入，产生一个非负输出。用于深度神经网络和计算机视觉。前向传播算法输入层接收数据输入。隐藏层对数据进行处理和转换。输出层产生模型的输出结果。神经元之间的连接由加权和和激活函数计算得到，作为下一层神经元的输入。反向传播算法1基本思路根据误差反向传播的原理，逐层计算每个神经元的输出对误差的贡献，进而调整权值和偏置，使得模型的损失函数最小化。2训练过程将大量数据送入神经网络，使用反向传播算法不断训练模型，提高准确率和泛化能力。3优化技巧常见的优化技巧包括批量归一化、学习率自适应调整、权重衰减等方式。神经网络的正则化过拟合问题当模型复杂度过高，数据量较少时，往往会产生过拟合问题，导致模型泛化能力不足。正则化方法如L1正则化、L2正则化、dropout等方法，可以有效控制模型复杂度，提高泛化能力。卷积神经网络的结构卷积层提取图像特征池化层减少参数数量，控制过拟合全连接层在特征基础上进行分类决策常见结构如LeNet、AlexNet、VGG、Inception、ResNet等常见的卷积神经网络结构。图像分类任务方法准确率备注传统方法70%如SIFT、HOG等特征提取方法浅层神经网络85%如LeNet、AlexNet等模型深度神经网络90%如VGG、Inception、ResNet等模型目标检测任务1常见方法如滑动窗口法、区域提议法、YOLO、SSD等目标检测方法。2评价指标如IoU、Precision

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 课件下载

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论