在看卷积神经网络论文是发现其中会分成很多模块，但是其中都是卷积层组成的。搞不懂分各个模块是怎么依据什么划分的？
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- 2022-06-09 23:27回答 5 已采纳 输出层线性激活函数的话，预测结果为[1,0]
- 2023-02-14 14:10回答 4 已采纳 W1：一个横向矩阵b1：一个列向量W2：一个横向矩阵b2：一个列向量以上回答来自ChatGPT
- 2023-03-02 22:15回答 1 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写： 假设两个 VGG16 网络使用不同的训练集进行训练，其中训练集的类别不完全相同。虽然训练集中的“人”和“狗”类别相同，但其中一个网络在训练集中包含更多的猫类别。
- 2022-08-30 16:06wenangou的博客 机器学习包含回归、决策树、神经网络等多种算法，深度学习其实就是属于神经网络，“深度”的含义就是表示有很多隐藏层的神经网络因此，从涵盖范围比较的话，人工智能>机器学习>深度学习，深度学习仅仅是人工智能这个...
- 2022-11-28 14:30回答 1 已采纳 用同一个模型，预测值应该是一样的。如果是同一个网络训练出的不同模型，预测值可能不同。什么分布我也不知道，但差异应该很小。
- 2021-10-01 22:11回答 1 已采纳 神经网络的权重就是训练出来的
- 2022-08-12 19:44回答 1 已采纳 听说过无免费午餐定理（no free lunch theorem）吗？没有一种模型能在所有数据集上永远取得最优的。对于不同的实际任务，必须要对数据集和任务进行特殊适配，才能达到最好效果。 建议你说一下
- 2022-08-05 22:46快乐的小蓝猫的博客 真了不起，人工智能与神经网络没有直接关系（神经元芯片出来后，会怎么样就不知劳），只是人工智能模仿了神经网络的部分功能，过50年后，也许能够完全模仿，期间计算机技术能按照现在的发展速度去发展话，是有可能的...
- 2021-01-04 10:51回答 1 已采纳 所有各种层连接在一起被叫做神经网络，如果这个神经网络只有全连接层，则叫做全连接神经网络。 “通过这三个层次将一个多种颜色通道高像素的图片提取特征，进行简化，然后将简化的结果当作一个全连接神经网络的输
- 2021-05-25 18:45回答 2 已采纳 以下是我想出来的几个思路用于重新考虑你自己的神经网络。 1. 你用了几层神经网络？一层神经网络很可能无法解决异或等线性不可分问题，多层神经网络加上非线性激活函数可以解决这一问题。 2. 你是自己手
- 2022-12-07 11:13回答 1 已采纳 望采纳 下面是一个使用 TensorFlow 2 的简单神经网络来做4维y回归的示例代码： 首先，需要导入需要的库： import tensorflow as tf from tensorflow i
- 2022-08-31 18:53快乐的小肥熊的博客 谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创 用户画像机器学习用到了哪些算法 很多，主要说下监督学习这块的算法哈写作猫。欢迎讨论。 svm，支撑向量机，通过找到样本空间中的一个超平面，实现样本的分类，也可以作回归...
- 2022-10-25 19:01回答 2 已采纳 给你推荐一个系列讲座bilibili：王木头学科学比较硬核，全是数学，没有代码，你要寻根究底还得去看数学
- 2023-12-28 22:28gao00013的博客 图神经网络(gnn)已广泛应用于许多城市应用，将城市作为城市图，其节点是城市对象，如区域或兴趣点。最近，已经开发了一些增强的GNN架构来处理连接节点不同的异相关图。然而，通常可以观察到城市图具有独特的空间异质...
- 2022-08-17 18:24J_Xiong0117的博客 图神经网络知识点梳理
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