摘要：在CNN中,转置卷积是一种上采样(up-sampling)的常见方法.如果你不清楚转置卷积是怎么操作的,那么就来读读这篇文章吧. 上采样的需要 在我们使用神经网络的过程中,我们经常需要上采样(up-sampling)来提高低分辨率图片的分辨率. 上采样有诸多方法,举例如下. 最近邻插值(Neares 阅读全文

摘要：神经网络中激活函数的真正意义?一个激活函数需要具有哪些必要的属性?还有哪些属性是好的属性但不必要的?1. 非线性：即导数不是常数。这个条件是多层神经网络的基础，保证多层网络不退化成单层线性网络。这也是激活函数的意义所在。2. 几乎处处可微：可微性保证了在优化中梯度的可计算性。传统的激活函数如sigm 阅读全文

摘要：先来说一下这几者之间的关系：人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习（是其中比较重要的分支）。深度学习源自于人工神经网络的研究，但是并不完全等于传统神经网络。所以深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级。神经网络一般有输入层->隐藏层->输出层，一般来说隐藏层大于2的神经网络就叫做深度神经网络， 阅读全文

摘要：1、什么是 softmax 机器学习总归是要接触到 softmax 的，那么这个东东倒底是怎么来的呢？对于熟悉机器学习或神经网络的读者来说，sigmoid与softmax两个激活函数并不陌生，但这两个激活函数在逻辑回归中应用，也是面试和笔试会问到的一些内容，掌握好这两个激活函数及其衍生的能力是很基础 阅读全文