從廣義上說深度學習的網路結構也是多層神經網路的一種。傳統意義上的多層神經網路是只有輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層的層數根據需要而定，沒有明確的理論推導來說明到底多少層合適。而深度學習中最著名的卷積神經網路cnn，在原來多層神經網路的基礎上，加入了特徵學習部分，這部分是模仿人腦對訊號處理上的分級的。具體操作就是在原來的全連線的層前面加入了部分連線的卷積層與降維層，而且加入的是乙個層級。 輸入層 - 卷積層 -降維層 -卷積層 - 降維層 – …. – 隱藏層 -輸出層簡單來說，原來多層神經網路做的步驟是：特徵對映到值。特徵是人工挑選。深度學習做的步驟是 訊號->特徵->值。 特徵是由網路自己選擇。
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[2] distributed hierarchical processing in the primate cerebral cortex
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神經網路和深度學習 淺層神經網路
乙個淺層神經網路示意圖 如圖所示，表示乙個單隱層的網路結構。這裡主要需要注意的是，層與層之間引數矩陣的規格大小 隱藏層和輸出層之間 由上面我們可以總結出，在神經網路中，我們以相鄰兩層為觀測物件，前面一層作為輸入，後面一層作為輸出，兩層之間的w引數矩陣大小為 n out,nin b引數矩陣大小為 n ...
神經網路和深度學習 深層神經網路
dnn結構示意圖如圖所示 對於第 l 層神經網路，單個樣本其各個引數的矩陣維度為 w l n l n l 1 b l n l 1 在運算過程中，使用python的 廣播 將b 1 複製為 n l m m為訓練集大小dw l n l n l 1 db l n l 1 z l n l 1 a l z l...
深度學習 1 4 搭建多層神經網路模型
目的 搭建隱藏層多於2層的神經網路 準備 1.匯入相關包 import x 搭建神經網路 1.初始化引數 搭建二層神經網路模型架構 linear relu linear sigmoid def initialize parameters n x,n h,n y w1 np.random.randn ...