coconut milk?
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计算机视觉-------------神经网络和深度学习

神经网络：

神经元：每个神经元都是结构相似的独立单元，他接受前一层传来的数据，并将这些数据加权并输入非线性作用函数中，再把输出结果传递给下一层

激活函数：sigmoid函数，将值映射再0到1中

前馈网络：整个网络中没有反馈，接受前一层的输出，并且输入到下一层

梯度下降：选定一个梯度下降的方向，设定学习率，迭代，将目标函数的值减小

误差传播迭代公式：

权重增量=-1*学习步长*目标函数对权重的偏导数

目标函数对权重的偏导数=-1*残差*当前层的输入

残差=当前层激励函数的导数*上层反传来的误差

上层反传来的误差=上层残差的加权和

机器学习步骤：

1.通过传感器获的数据

2.预处理，特征提取，特征选择，推理，预测识别

深度学习：

一种基于无监督特征学习和特征层级结构的学习模型

 

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