原文:Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现

https: blog.csdn.net zouxy article details 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样。所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察。更好的还可以放到博客上面与大家交流。因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家 ...

2018-04-23 21:35 0 2494 推荐指数:

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卷积神经网络CNN的原理(二)---公式推导

  卷积神经网络与普通神经网络的区别在于,卷积神经网络包含多个由卷积层和池化层构成的特征抽取器。在卷积神经网络卷积层中,一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中,通常包含若干个特征平面(featureMap),每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成,同一特征平面的神经元共享权值 ...

Sun Oct 21 00:42:00 CST 2018 0 3856
卷积神经网络cnn实现

卷积神经网络 代码:https://github.com/TimVerion/cat 卷积卷积层:通过在原始图像上平移来提取特征,每一个特征就是一个特征映射 原理:基于人脑的图片识别过程,我们可以认为图像的空间联系也是局部的像素联系比较紧密,而较远的像素相关性比较弱,所以每个 ...

Fri Aug 23 05:11:00 CST 2019 1 1709
卷积神经网络 CNN BP算法推导

重点在对CNN的理解后, 理解对卷积层的的 梯度(导数) 推演. 回顾 CNN 首先是对神经网络, 前向, 后向的基本认识. 神经网络初步认识来看, 跟传统的 ML 理论的区别在于, 它更像一个经验的过程, 即debug. 它将一个样本输入(向量) 的每个分量, 进行一些 奇怪 的线性处理 ...

Mon Feb 17 03:01:00 CST 2020 0 1991
用numpy实现CNN卷积神经网络

为了加深对卷积神经网络底层原理的理解,本文通过使用numpy来搭建一个基础的包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax层的卷积神经网络,并选择relu作为我们的激活函数,选择多分类交叉熵损失函数,最后使用了mnist数据集进行了训练和测试。 关于卷积网络的详细原理和实现可参考下列文章: 刘 ...

Thu Oct 24 07:22:00 CST 2019 1 821
 
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