Tensorflow之卷积神经网络（CNN）
前馈神经网络的弊端 前一篇文章介绍过MNIST，是采用的前馈神经网络的结构，这种结构有一个很大的弊端，就是提供的样本必须面面俱到，否则就容易出现预测失败。如下图： 同样是在一个图片中找圆形，如果左边为训练样本，右边为测试样本，如果只训练了左边的情况，右边的一定会预测错误，然而在我们人眼看 ...
原文：TensorFlow框架(4)之CNN卷积神经网络详解
. 卷积神经网络 . 多层前馈神经网络 多层前馈神经网络是指在多层的神经网络中，每层神经元与下一层神经元完全互连，神经元之间不存在同层连接，也不存在跨层连接的情况，如图 所示。 图 对于上图中隐藏层的第j个神经元的输出可以表示为： 其中，f是激活函数，bj为每个神经元的偏置。 . 卷积神经网络 . . 网络结构 卷积神经网络与多层前馈神经网络的结构不一样，其每层神经元与下一层神经元不是全互连，而 ...
2017-08-31 21:30 0 1771 推荐指数：
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