機器學習8：深度學習——全連線
深度模型最直觀的解釋就是多層網路，最簡單的深度模型是全連線。深度網路的每個全連線層其實質就是一個邏輯迴歸模型，每層包括線性函式與啟用函式。如圖所示：
——全連線細節展示，每一層都是,
表示sigmod函式。
——全連線模型
通過多層組合，可以得到如下的解析模型：
對於模型中的隱藏層，其實質工作就是Feature Extraction,因此，隱藏層出現了卷積、小波等。以影象為例，卷積層可以對影象進行不同程度的濾波，使得機器能看到諸如紋理等特徵，全連線層再進行特徵的變換與組合，最終達到自動提取特徵與學習的過程。卷積的濾波特性也行就是卷積神經網路在影象上表現好的原因。
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