卷积神经网络学习
Part 1 视频学习心得及问题总结 通过对视频的学习，了解了卷积神经网络整体的内容和一些思想，卷积神经网络主要包括卷积，池化，激活函数，损失函数等部分，通过不同的卷积核对数据进行不同的提取，池化对提取的数据进行收缩，减小数据的规模，可能是之前的视频学习没看明白，不太理解激活的函数的作用 ...
原文：卷积神经网络学习总结
摘要： .算法概述 .算法要点与推导 .算法特性及优缺点 .注意事项 .实现和具体例子 .适用场合 内容： .算法概述： 卷积神经网络 Convolutional Neural Network，CNN 最开始是为了解决图像识别问题被设计而来的，CNN使用图像的原始像素作为输入，训练时可以自动提取图像特征 卷积神经网络的三个基本要点是：局部连接，权值共享和降采样。其中局部连接和权值共享降低了参数量， ...
2018-04-05 10:58 0 1076 推荐指数：
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