经典数据集CIFAR , 张 x 彩色图像，训练集 张，测试集 张。标注 类，每类图片 张。airplance automobile bird cat deer dog frog horse ship truck。没有任何重叠。CIFAR , 类标注。深度学习之父 Geoffrey Hinton和学生Alex Krizhevsky Vinod Nair收集。图片源于 million tiny im ...
2017-07-24 21:07 0 2250 推荐指数：
卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)，权值共享(weight sharing)网络结构降低模型复杂度，减少权值数量，是语音分析、图像识别热点。无须人工特征提取、数据重建，直接把图片作输入，自动提取特征，对平移、比例缩放、倾斜等图片变形具有高度不变形。卷积 ...
MNIST 卷积神经网络。https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py 。TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型，训练MNIST数据集。 构建模型。 定义输入数据 ...
强化学习(Reinforcement Learing)，机器学习重要分支，解决连续决策问题。强化学习问题三概念，环境状态(Environment State)、行动(Action)、奖励(Reward)，目标获得最多累计奖励。强化学习模型根据环境状态、行动和奖励，学习出最佳策略，以最终结果为目标 ...
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和DenseNet论文，捋一遍DenseNet，基本代码和图片都是来自网络 ...
目录 人工神经网络VS卷积神经网络 卷积神经网络CNN 卷积层 参数及结构 卷积输出值的计算 步长 外围补充与多Filter 总结输出大小 卷积网络API ...
1.卷积操作实质： 输入图像（input volume），在深度方向上由很多slice组成，对于其中一个slice，可以对应很多神经元，神经元的weight表现为卷积核的形式，即一个方形的滤波器（filter）（如3X3），这些神经元各自分别对应图像中的某一个局部区域（local ...
一、卷积神经网络的应用场景 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, ConvNets or CNNs)是一种在图像识别与分类领域被证明特别有效的神经网络。 卷积网络已经成功地识别人脸、物体、交通标志，应用在机器人和无人车等载具 ...
