卷积神经网络CNN的原理（二）－－－公式推导
卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含多个由卷积层和池化层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值 ...
原文：cnn公式推导
CNN公式推导 前言 在看此blog之前，请确保已经看懂我的前两篇blog 深度学习笔记 卷积神经网络 和 BP算法与公式推导 。并且已经看过文献 的论文 Notes on Convolutional Neural Networks 。因为本文就是讲解文献 论文前部分公式的推导过程 lt 这里有一个假设，或许公式是错误的，如有好的理解请留言 gt 。 CNN公式推导 卷积神经网络参数求解的过程与上 ...
2015-10-09 13:20 0 5873 推荐指数：
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