利用CNN卷积神经网络进行训练时，进行完卷积运算，还需要接着进行Max pooling池化操作，目的是在尽量不丢失图像特征前期下，对图像进行downsampling。 首先看下max pooling的具体操作：整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块 pooling size 。每个小块内只取最大的数字，再舍弃其他节点后，保持原有的平面结构得出 output。 相应的，对于多个feature ...
2018-07-27 23:58 0 14656 推荐指数：
四、其他常见神经网络 1、深度学习模型 感知机只包括输入层和输出层，只能处理线性任务，为了处理非线性任务，在输入和输出之间加入了隐层，隐层的目的是对数据进行加工处理传递给输出层。 为了解决更为复杂的问题，我们需要提升模型的学习能力，这时要增加模型的复杂度，有两种策略 ...
卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度 ...
卷积神经网络CNN-学习1 十年磨一剑，霜刃未曾试。 简介：卷积神经网络CNN学习。 CNN中文视频学习链接：卷积神经网络工作原理视频-中文版 CNN英语原文学习链接：卷积神经网络工作原理视频-英文版 一、定义 卷积神经网络 ...
池化操作(Pooling)是CNN中非常常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling)，在构建卷积神经网络时，往往会用在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，有效减少网络参数 ...
卷积神经网络（CNN）因为在图像识别任务中大放异彩，而广为人知，近几年卷积神经网络在文本处理中也有了比较好的应用。我用TextCnn来做文本分类的任务，相比TextRnn，训练速度要快非常多，准确性也比较高。TextRnn训练慢得像蜗牛（可能是我太没有耐心），以至于我直接中断了训练，到现在我已经 ...
卷积层Conv的输入：高为h、宽为w，卷积核的长宽均为kernel，填充为pad,步长为Stride（长宽可不同，分别计算即可），则卷积层的输出维度为： 其中上开下闭开中括号表示向下取整。 MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel，则池化层的输出维度也适用于上述 ...
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 ...
神经网络，听起来像是计算机科学、生物学和数学的诡异组合，但它们已经成为计算机视觉领域中最具影响力的革新的一 ...
