卷积神经网络的“封神之路”：一切始于AlexNet(1/15)

神经元接受每个输入(1表示翻开，0表示关闭)，将其乘以相关的权重(weight)，并将一切权重值相加。然后，神经元添加倾向(bias)，该倾向肯定神经元“激活”的阈值。在这个例子中，假如输出是正的，我们就以为神经元曾经被“激活”了——否则就以为神经元没有被激活。这个神经元相当于不等式“green-red-0.5>0”。假如评价结果为真，即意味着绿灯亮，红灯关，那么车应该通行。在真实的神经 ... [查看原文]

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