深度學習源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，先來回顧一下人工神經(jīng)網(wǎng)絡 。一個神經(jīng)元如下圖所示[6]：這個神經(jīng)元接受三個輸入x1，x2，x3，神經(jīng)元輸出為其中W1, W2, W3和b為神經(jīng)元的參數(shù)，f(z)稱為激活函數(shù)，一種典型的激活函數(shù)為Sigmoid函數(shù)，即其圖像為神經(jīng)網(wǎng)絡則是多個神經(jīng)元組成的網(wǎng)絡，一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡如下圖所示使用圓圈來表示神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，標上“ 1”的圓圈稱為偏置節(jié)點，也就是截距項 。
【Deeplab,deeplab】神經(jīng)網(wǎng)絡最左邊的一層叫做輸入層（本例中，有3個輸入單元，偏置單元不計）；最右的一層叫做輸出層（本例中，輸出層有2個節(jié)點）；中間的節(jié)點叫做隱藏層（本例中，有2個隱藏層，分別包含3個和2個神經(jīng)元，偏置單元同樣不計），因為不能在訓練樣本集中觀測到它們的值 。神經(jīng)元網(wǎng)絡中的每一條連線對應一個連接參數(shù)，連線個數(shù)對應網(wǎng)絡的參數(shù)個數(shù)（本例共有４
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