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图像识别与处理学习笔记（五）人工神经网络和深度学习

目录

  • 简单概念
  • 单层神经网络（单层感知机）
  • 多层神经网络（多层感知机）
  • 深度学习
  • 卷积神经网络
  • 深度学习网络
    • 循环神经网络

简单概念

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图像识别与处理学习笔记（五）人工神经网络和深度学习_第2张图片
基本模型：
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输入乘以权重之后累加，大于一定的阈值（f为阈值函数）才会有输出，阈值函数有多种选择。
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单层神经网络（单层感知机）

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WT是权重矩阵。
整个过程大致是收集标注样本、训练神经网络、测试神经网络。

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Hebb学习规则只根据神经元连接间的激活水平改变权值，因此这种方法又称为相关学习或并联学习。

在ANN中Hebb算法最简单可以描述为:如果一个处理单元从另一处理单元接收输入激励信号，而且如果两者都处于高激励电平，那么处理单元之间的加权就应当增强。

公式中E是目标值和输出值的差，求对权重偏导。

如果一个神经元出现会激发附近的另一个神经元，那么这两个神经元间的联系就会强化，从而记住这两个事物之间存在着联系。相反，如果两个神经元总是不能同步激发，那么它们间的联系将会越来越弱。

下面是截取其他博主的解释：
在这里插入图片描述
不过这里感觉应该是yj-yi
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单层神经网络训练得到的精度会比较差。

多层神经网络（多层感知机）

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图像识别与处理学习笔记（五）人工神经网络和深度学习_第10张图片
反向传播的例子及通俗理解: 第四章反向传播法
图像识别与处理学习笔记（五）人工神经网络和深度学习_第11张图片

深度学习

图像识别与处理学习笔记（五）人工神经网络和深度学习_第12张图片
图像识别与处理学习笔记（五）人工神经网络和深度学习_第13张图片
图像识别与处理学习笔记（五）人工神经网络和深度学习_第14张图片
以前由于计算机性能等的影响没有深度学习
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卷积神经网络

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深度学习网络

循环神经网络

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学习工具：
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