基本信息

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文档摘要

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卷积神经网络概述

1.1算法背景及结构

机器学习算法的最基本设计思想是以感知机模型为设计基础的。在1955年左右，感知机模型就开始吸引了众多机器学习爱好者的重视。在一般情况下感知机只能处理线性解的问题，但是对于非线性的问题就会出现不可分的情况。通过这样一个数学实验证明，简单输入的数据都是线性且不可分割的，感知器就能够做到在有限次数内做到收敛，收敛后的一个解被称为一个超平面的参数集，平面参数集可以做到分类。但是在我们的现实生活中，感知器所需要处理和解决的线性传播问题往往都是非常复杂的，由于多层感知器没有有效的线性训练技术方法，以及线性激活的函数也会直接导致线性不可分割的问题,后来又引入了反向传播