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 ...
原文：卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)简析
目录 神经网络 卷积神经网络 . 局部感知 . 参数共享 . 多卷积核 . Down pooling . 多层卷积 ImageNet 网络结构 DeepID网络结构 参考资源 自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络 Convolutional Neural Network，CNN ，期间配置和使用过theano和cuda convnet cuda convnet 。为了增进CNN的理解和 ...
2017-04-25 16:43 2 1333 推荐指数：
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“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 ...
卷积思想理解、Convolutional Neural Network（CNN）卷积神经网络初探
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转自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值 ...
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