卷积神经网络-吴恩达深度学习课程第四课
时间：2021/02/16 一.卷积神经网络 1.1 计算机视觉 卷积神经网络一般应用于计算机视觉领域，由于有的时候图片的像素点很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。 1.2 边缘检测示例 如下图所示，原图是一个6*6*1的矩阵，卷积核是一个 ...
原文：吴恩达-卷积神经网络
灰度图像，边缘检测， 使用核函数的缺点，图像的向量会不断的缩小，另外一个就是边缘的向量相比于中间的向量被覆盖的次数会少很多。解决这个的方法就是padding在图像的周围再添加一圈向量。 核函数通常是奇数维向量 卷积层， 池化层：选出某一区域的最大值，另外还有 平均池化，就是求一个小区域的均值 ，全连接层：类似于普通的神经网络，将最后的比如 的列向量全连接映射到 的列向量上 通常是一个卷积层后面跟 ...
2017-11-19 22:02 0 1301 推荐指数：
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