用Excel理解神经网络

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用Excel理解神经网络

【方向】 2017-12-05 16:27:40 浏览2738
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1.png

为了简化卷积神经网络这个概念,我将试着针对在开发深度学习模型过程中所做的运算进行解释。要查阅这方面更多的内容,我建议在线搜索,因为网上的信息很多很多(像这样视频)。本文的这个解释来源于fast.ai仓库。

这个简单的神经网络图片基本上代表了本案例中发生的事情。

2.jpeg
简单的神经网络

输入层

这个数字7的图像数据来自MNIST数据集,我们假设你正在使用预训练模型进行分类。

3.png
你可以在数据集中看到更大的数字7

隐藏层 1

隐藏层用于对输入进行转换,以便从输出层的数据中识别出更复杂的特征,从而做出更好的评估。

两个过滤器将呈现出不同的形状:第一个过滤器用于检测水平边缘,第二个过滤器检测垂直边缘。这个3x3的过滤器被称为卷积核。下图中的filter 1被激活用于检测输入中的水平边缘。Conv1展示了将输入分别乘以两个3x3卷积核之后的激活情况。下面的图片更形象地

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