卷積網(wǎng)絡(luò)，什么樣的數(shù)據(jù)適合用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理

來源：整理時(shí)間：2023-08-27 23:50:48 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，什么樣的數(shù)據(jù)適合用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理
2，介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn和 dnn 有什么區(qū)別
3，convolutional是什么意思
4，人工智能需要什么基礎(chǔ)
5，徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
6，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的幾個(gè)基礎(chǔ)概念

1，什么樣的數(shù)據(jù)適合用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理

當(dāng)然是圖像了，具體點(diǎn)說就是一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，跟它的上下左右數(shù)據(jù)有關(guān)聯(lián)的話，就適合用卷積。

什么樣的數(shù)據(jù)適合用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理

2，介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn和 dnn 有什么區(qū)別

CNN是指卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎？神經(jīng)元就是指一個(gè)帶權(quán)重W和偏置B，以及激活方程f的一個(gè)單元輸入I和輸出O的關(guān)系是 O = f(WI+B)

介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn和 dnn 有什么區(qū)別

3，convolutional是什么意思

convolutional networks卷積網(wǎng)絡(luò)如果你對這個(gè)答案有什么疑問，請追問，另外如果你覺得我的回答對你有所幫助，請千萬別忘記采納喲！

convolutional是什么意思

4，人工智能需要什么基礎(chǔ)

人工智能主要由三個(gè)板塊組成,分別為算法、算力與數(shù)據(jù)。算法層面,目前主流的算法為深度學(xué)習(xí),常見的算法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及生成對抗網(wǎng)絡(luò); 算力層面,主要包含AI計(jì)算架構(gòu)以及各種AI芯片; 數(shù)據(jù)層面,包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注等。以上這些內(nèi)容構(gòu)成AI行業(yè)的基礎(chǔ)。

5，徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

BP網(wǎng)絡(luò)用于函數(shù)逼近時(shí)，權(quán)值的調(diào)節(jié)采用的是負(fù)梯度下降法，這種調(diào)節(jié)權(quán)值的方法有它的局限性，既存在著收斂速度慢和局部極小等缺點(diǎn)。而徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在逼近能力、分類能力和學(xué)習(xí)速度等方面均優(yōu)于BO網(wǎng)絡(luò)。從理論上講，RBF網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)一樣可近似任何的連續(xù)非線形函數(shù)，兩者的主要差別在于各使用不同的作用函數(shù)，BP網(wǎng)絡(luò)中的隱層節(jié)點(diǎn)使用的是Sigmoid函數(shù)，其函數(shù)值在輸入空間中無限大的范圍內(nèi)為非零值，而RBF網(wǎng)絡(luò)的作用函數(shù)則是局部的。

我是來看評論的

6，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的幾個(gè)基礎(chǔ)概念

從廣義上說深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種。傳統(tǒng)意義上的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是只有輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層的層數(shù)根據(jù)需要而定，沒有明確的理論推導(dǎo)來說明到底多少層合適。而深度學(xué)習(xí)中最著名的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，在原來多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，加入了特征學(xué)習(xí)部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的。具體操作就是在原來的全連接的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，而且加入的是一個(gè)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)做的步驟是：特征映射到值。特征是人工挑選。深度學(xué)習(xí)做的步驟是信號->特征->值。特征是由網(wǎng)絡(luò)自己選擇。