原文:卷积神经网络卷积层后一定要跟激活函数吗?

The reason why neural network is more powerful than linear function is because neural network use the non linear function to map the dataset which is difficult to separate to separable space. So we ca ...

2017-02-10 16:18 0 2930 推荐指数:

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卷积神经网络--输入卷积激活函数、池化、全连接

2020-09-21 参考 1 、 2 、 卷积神经网络(CNN)由输入卷积激活函数、池化、全连接组成,即INPUT(输入)-CONV(卷积)-RELU(激活函数)-POOL(池化)-FC(全连接卷积 用它来进行特征提取,如下: 输入 ...

Tue Sep 22 00:53:00 CST 2020 0 421
卷积神经网络_(1)卷积和池化学习

卷积神经网络(CNN)由输入卷积激活函数、池化、全连接组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积:用它来进行特征提取,如下: 输入图像是32*32*3,3是它的深度(即R、G、B),卷积是一个5*5*3的filter(感受野),这里注意:感受野的深度 ...

Fri Nov 18 05:26:00 CST 2016 6 98094
卷积神经网络卷积和池化

卷积神经网络卷积和池化 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 为什么要使用卷积呢?   在传统的神经网络中,比如多层感知机(MLP),其输入通常是一个特征向量,需要人工设计特征,然后将这些特征计算的值组成特征向量,在过去几十年的经验 ...

Wed Sep 12 01:51:00 CST 2018 0 5129
卷积神经网络卷积和池化

Mnist是针对小图像块处理的,这篇讲的是针对大图像进行处理的。两者在这的区别还是很明显的,小图像(如8*8,MINIST的28*28)可以采用全连接的方式(即输入和隐含直接相连)。但是大图像,这个将会变得很耗时:比如96*96的图像,若采用全连接方式,需要96*96个输入单元,然后如果要训练 ...

Tue May 09 22:52:00 CST 2017 2 9095
神经网络中的激活函数

作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 什么是神经网络激活函数? 激活函数有助于决定我们是否需要激活神经元。如果我们需要发射一个神经元那么信号的强度是多少。 激活函数神经元通过神经网络处理和传递信息的机制 为什么在神经网络中需要一个激活函数 ...

Sat Jul 04 01:17:00 CST 2020 0 2076
卷积神经网络】对BN的解释

Shift 个人觉得BN的作用是加快网络学习速率,论文中提及其它的优点都是这个优点的副产品。 网上对BN解释 ...

Mon Sep 24 03:03:00 CST 2018 1 8596
 
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