卷积神经网络(CNN)代码实现(MNIST)解析
在http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50814710中给出了CNN的简单实现，这里对每一步的实现作个说明： 共7层：依次为输入层、C1层、S2层、C3层、S4层、C5层、输出层。C代表卷积层(特征提取)。S代表降採样层 ...
原文：卷积神经网络CNN的原理（三）－－－代码解析
卷积神经网络在几个主流的神经网络开源架构上面都有实现，我这里不是想实现一个自己的架构，主要是通过分析一个最简单的卷积神经网络实现代码，来达到进一步的加深理解卷积神经网络的目的 笔者在github上找到了一个十分简单的卷积神经网络python的代码实现： https: github.com ahmedfgad NumPyCNN 具体的怎么使用这里就不用说了，这里都有介绍，我只是分析一下这个代码的实 ...
2018-10-20 16:43 0 989 推荐指数：
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