卷积层与池化层
构建了最简单的网络之后，是时候再加上卷积和池化了。这篇，虽然我还没开始构思，但我知道，一 ...
原文：卷积层和池化层
卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置 CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要的思想架构： 局部区域感知 权重共享 空间或时间上的采样 公式参考 Notes on Convol ...
2016-11-30 22:32 0 9036 推荐指数：
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卷积层 卷积神经网络和全连接的深度神经网络不同的就是卷积层，从网络结构来说，卷积层节点和全连接层节点有三点主要的不同，一是局部感知域，二是权值共享，三是多核卷积。 ①局部感知域是指，对于每一个计算单元来说，只需要考虑其像素位置附近的输入，并不需要与上一层的节点相连，这可以大大减小网络 ...
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卷积层+池化层的理解
1、卷基层（Convolution） 关于卷积层我们先来看什么叫卷积操作： 下图较大网格表示一幅图片，有颜色填充的网格表示一个卷积核，卷积核的大小为3*3。假设我们做步长为1的卷积操作，表示卷积核每次向右移动一个像素（当移动到边界时回到最左端并向下移动一个单位）。卷积核每个单元内有权重，下图 ...
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卷积神经网络：卷积层和池化层
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