卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络(CNN) 在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型 ...
原文：从神经网络到卷积神经网络（CNN）
我们知道神经网络的结构是这样的： 那卷积神经网络跟它是什么关系呢 其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络的层级结构 数据输入层 Input layer 卷积计算层 CONV layer ReLU激励层 ReLU layer 池化层 Pooling layer 全连接层 FC layer ...
2018-11-16 13:27 0 1393 推荐指数：
相关推荐
卷积神经网络（CNN）
1. 卷积神经网络结构介绍 卷积神经网络 – CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。 CNN 有2大特点： 能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量 能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则 目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别 ...
卷积神经网络CNN
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 ...
CNN(卷积神经网络)
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 ...
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络介绍 卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。 最典型的卷积网络，由卷积层、池化层、全连接层组成。其中卷积层与池化层配合，组成多个卷积组，逐层提取特征，最终通过若干个全连接层完成分类。 卷积层完成的操作，可以认为是受局部感受野概念的启发，而池化 ...
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（CNN） 1.1二维卷积层 卷积神经网络是含有卷积层的神经网络，均使用最常见的二维卷积层，它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。 1.1.1二维互相关运算 在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核数组通过互相关运算输出一个二维数组 ...
卷积神经网络（CNN）
from http://blog.jobbole.com/113819/?utm_source=blog.jobbole.com&utm_medium=relatedPosts 什么是卷积神经网络，它为何重要？ 卷积神经网络（也称作 ConvNets 或 CNN）是神经网络 ...
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络的结构由输入层、卷积神经层（Convolutional Layer）、下采样层(Pooling Layer)、全连接层（Fully Connected Network）及输出层构成[20]。其中卷积神经网络层、下采样层、全连接被合称为隐含层。 在卷积 ...