技术向：一文读懂卷积神经网络CNN
转自：http://dataunion.org/11692.html 作者：张雨石 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 ...
原文：技术向：一文读懂卷积神经网络CNN
黄色和灰色是问题，粉色是重点。 Deep Learning强大的地方就是可以利用网络中间某一层的输出当做是数据的另一种表达，从而可以将其认为是经过网络学习到的特征。基于该特征，可以进行进一步的相似度比较等。 现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。 一般地，CNN的基本结构包括两 ...
2017-10-30 22:13 0 1593 推荐指数：
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一文了解卷积神经网络基础，建议收藏
今天给大家讲一下卷积神经网络，主要包括四个部分：卷积神经网络的历史、全连接层、卷积层和池化层。CNN的英文全称是Convolutional Neural Network，雏形是LeCun在1998年发明的LeNet网络结构。LeNet网络架构那么到底什么是神经网络呢？应该说只要带有卷积层的就可以 ...
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卷积神经网络(CNN) 在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型 ...
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1. 卷积神经网络结构介绍 卷积神经网络 – CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。 CNN 有2大特点： 能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量 能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则 目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别 ...
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卷积神经网络CNN 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN 或ConvNet）是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。卷积 ...
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卷积神经网络介绍 卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。 最典型的卷积网络，由卷积层、池化层、全连接层组成。其中卷积层与池化层配合，组成多个卷积组，逐层提取特征，最终通过若干个全连接层完成分类。 卷积层完成的操作，可以认为是受局部感受野概念的启发，而池化 ...
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卷积神经网络（CNN） 1.1二维卷积层 卷积神经网络是含有卷积层的神经网络，均使用最常见的二维卷积层，它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。 1.1.1二维互相关运算 在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核数组通过互相关运算输出一个二维数组 ...