GPT系列讲演：经典深度学习算法拆解(1/16)

卷积神经网络参数可应用误差反向传播算法来肯定。卷积神经网络能够经过误差反向传播（Backpropagation）和梯度降落等算法中止参数学习，包含肯定卷积核参数和全衔接网络权重等。卷积神经网络应用从图像辨认逐步向其他范畴拓展。卷积神经网络的前身是层级化人工神经网络—神经认知模型，该模型由日本学者福岛邦彦受生物视觉系统研讨启示而提出，用来处置手写字符辨认等问题。随着各类基于 ... [查看原文]

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