CNN卷积神经网络
RNN循环神经网络
DNN深度神经网络
为啥要写这些呐,哈哈哈,毕竟最近神经网络很火嘛,我也来赶时髦
首先这三个名字的解释,我就不说了(说了也多半是抄网上的),只需要知道,这家伙就像个三明治input——隐藏层——output 具体的不同就在隐藏层的实现,前段时间很火的alphaGo,主要就是俩个神经网络做成的,一个负责局部,一个负责大局,哦哦,我再加个塞,刚刚是不是忘记说BP了,这个BP其实就是神经网络的前身,首先输入一个局部的特征,你就可以开始推理,当你站的远点,你会看到一个鼻子是什么样子,再远点,一个鼻子和一个嘴巴是什么样子,再远点,一个脸的轮廓是什么样子,然后再将这个局部所在的照片拿过来和你推理出来的对比,看看差距在哪里,然后适当的调整隐藏层的参数,下次再给你一个局部,你就可以推理的更准确一点了。BP总体的过程就是这样,而上边说的什么RNN CNN DNN其实就是为了在不同情况下获取最优的结果,所找的一些最优解法,/加塞完毕,其实总感觉这家伙只是个经验主义者,不过,管他呐。反正我也不学.(好吧,其实我在入门,好难啊,英文课根本听不懂!!!有老师能给予我帮助吗?【哀求脸】)
好吧,其实这篇博客完全没有营养,但是,如果你点开了,请记着,从现在开始,加强你的英文能力!再说一遍,加强你的英文能力 !要不然,呵呵、、、欢迎来到我们废柴家族【羞愧脸】
至于为啥没标题,你家酸菜坛子放客厅啊!!T-T 我啥时候也能有吸引粉丝的技术呐
时间: 2024-09-30 06:45:02