CNN(Convolutional Neural Network)
CNN(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络（简称CNN）最早可以追溯到20世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究表明，大脑对外界获取的信息由多层的感受野(Receptive Field)激发完成的。在感受野的基础上，1980年 ...
原文：[CNN] What is Convolutional Neural Network
Ref:从LeNet 看卷积神经网络CNNs 关于这篇论文的一些博文的QAC: . 基本原理 MLP Multilayer Perceptron，多层感知器 是一种前向神经网络 如下图所示 ，相邻两层网络之间全连接。 sigmoid通常使用tanh函数和logistic函数。 年Yann LeCun在论文 Gradient Based Learning Applied to Document Re ...
2016-12-20 08:34 1 1572 推荐指数：
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（六）6.17 Neurons Networks convolutional neural network（cnn）
之前所讲的图像处理都是小 patchs ，比如28*28或者36*36之类，考虑如下情形，对于一副1000*1000的图像，即106，当隐层也有106节点时，那么W(1)的数量将达到1012级别，为了减少参数规模，加快训练速度，CNN应运而生。CNN就像辟邪剑谱一样，正常人练得很挫，一旦自宫后 ...
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）
全连接神经网络（Fully connected neural network）处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多。参数增多除了导致计算速度减慢，还很容易导致过拟合问题。所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目。而卷积神经网络（Convolutional ...
Deep Learning 学习随记（八）CNN（Convolutional neural network）理解
前面Andrew Ng的讲义基本看完了。Andrew讲的真是通俗易懂，只是不过瘾啊，讲的太少了。趁着看完那章convolution and pooling， 自己又去翻了翻CNN的相关东西。 当时看讲义时，有一点是不太清楚的，就是讲义只讲了一次convolution和一次pooling ...
“卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）”之问
目录 Q1：CNN 中的全连接层为什么可以看作是使用卷积核遍历整个输入区域的卷积操作？ Q2：1×1 的卷积核（filter）怎么理解？ Q3：什么是感受野（Receptive field）？ Q4：对含有全连接层的 CNN，输入图像的大小必须固定？ Q5 ...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)简析
神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano ...
Convolutional Neural Network
Why CNN for Image 图片是由像素点组成的，可以这样来解释深度神经网络对图片的处理。 第一层的layer是最基本的分类器，区分一些基本的特征，比如颜色、是否有斜线。 第二层的layer会检测更加复杂的东西，比如一些简单的组合线条； 后面的layer也会越来越复杂 ...
什么是CNN--Convolutional Neural Networks
是近些年在机器视觉领域很火的模型，最先由 Yan Lecun 提出。 如果想学细节可以看 Andrej Karpathy 的 cs231n 。 How does it work? 给一张 ...