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  • 如何最简单、通俗地理解卷积神经网络? - 知乎
    ⑦ 可看出卷积层的神经元是只与前一层的部分神经元节点相连,每一条相连的线对应一个权重w。2 卷积核 ① 一个感受视野带有一个卷积核,我们将 感受视野 中的权重 w 矩阵称为 卷积核 ;将感受视野对输入的扫描间隔称为步长(stride)。
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    像手机、相机、纸巾之类的物品不太可能激活镜像神经元,通常是在看到人时,镜像神经元才会被强烈的激发。 就像一个人不会直接对一个篮球产生兴趣,但是如果看到球场上打篮球的球员,那行云流水般帅气的运球,进球时散发的迷人魅力,会吸引迷弟对篮球产生兴趣。
  • CNN(卷积神经网络)是什么?有何入门简介或文章吗?
    w1~wn为神经元各个树突的权值 b为偏置(我们可以理解为权值,只不过输入为1) f为传递函数,通常为非线性函数。output为神经元输出 上图是人工神经网络中的一个神经元,其中我标出了对应生物神经网络相应的部位,相应的数学函数就是 为权向量, 为 的转置
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    例如在线性模型中,不能解释不同神经元的响应特性(A 神经元被激活,周期性发出动作电位 B 神经元在发出动作电位同时有某种机制抑制动作电位产生 C 神经元对电流信号产生适应,相邻动作电位时间间隔越来越大)。
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    很简单,躯体神经系统的运动神经元(somatic motor neurons)是一辆运动信息的直达快车,它直接抵达目标肌肉,且基本上为骨骼肌(skeletal muscles),中间不经历神经元换元 (但是躯体运动神经元不会形成“躯体运动神经节”;它们在中枢神经系统的脊髓。
  • 突触的基本结构和意义是什么? - 知乎
    第1点,两个神经元之间不是只有一个突触相连,而是有很多,传递方向为单向。看看本文章的封面图或者下图 [4] 神经元的结构也能知道为什么神经元之间有多个突触连接。





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