原文:2. CNN卷积网络-前向传播算法

. CNN卷积网络 初识 . CNN卷积网络 前向传播算法 . CNN卷积网络 反向更新 . 前言 我们已经了解了CNN的结构,CNN主要结构有输入层,一些卷积层和池化层,后面是DNN全连接层,最后是Softmax激活函数的输出层。这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回顾下CNN的结构。图中的CONV即为卷积层,POOL即为池化层,而FC即为DNN全连接层,包括了我们上面最后的用So ...

2018-11-27 08:50 0 2804 推荐指数:

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卷积神经网络(CNN)传播算法

    在卷积神经网络(CNN)模型结构中,我们对CNN的模型结构做了总结,这里我们就在CNN的模型基础上,看看CNN传播算法是什么样子的。重点会和传统的DNN比较讨论。 1. 回顾CNN的结构     在上一篇里,我们已经讲到了CNN的结构,包括输出层,若干的卷积层+ReLU激活函数 ...

Thu Mar 02 20:41:00 CST 2017 44 43539
卷积神经网络(CNN)反向传播算法

    在卷积神经网络(CNN)传播算法中,我们对CNN传播算法做了总结,基于CNN传播算法的基础,我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文,建议先研究DNN的反向传播算法:深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 1. 回顾DNN的反向传播算法 ...

Fri Mar 03 22:13:00 CST 2017 212 121451
《神经网络的梯度推导与代码验证》之CNN卷积神经网络)的传播和反向梯度推导

在FNN(DNN)的传播,反向梯度推导以及代码验证中,我们不仅总结了FNN(DNN)这种神经网络结构的传播和反向梯度求导公式,还通过tensorflow的自动求微分工具验证了其准确性。在本篇章,我们将专门针对CNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导。更多相关内容请见《神经网络的梯度 ...

Fri Sep 04 00:16:00 CST 2020 0 949
《神经网络的梯度推导与代码验证》之CNN卷积神经网络向和反向传播过程的代码验证

在《神经网络的梯度推导与代码验证》之CNN传播和反向梯度推导 中,我们学习了CNN传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面。本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化。更多相关内容请见《神经网络的梯度推导 ...

Fri Sep 04 18:19:00 CST 2020 0 497
传播算法

不同的神经网络结构传播的方式也不一样,本节介绍最简单的全链接神经网络结构的传播算法。之所以称之为全链接神经网络是因为相邻两层之间任意两个节点都有连接,如下图所示: 计算神经网络传播结果需要三部分信息: 第一个部分 ...

Mon Mar 11 21:42:00 CST 2019 0 1424
深度神经网络(DNN)模型与传播算法

    深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络     在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是一个有若干输入 ...

Mon Feb 20 23:08:00 CST 2017 34 142488
神经网络中的向后向传播算法

神经网络中的代价函数与后向传播算法 代价(损失)函数 ​ 依照惯例,我们仍然首先定义一些我们需要的变量: L:网络中的总层数,\(s_l​\):在第l层所有单元(units)的数目(不包含偏置单元),k:输出单元(类)的数目 ​ 回想一下,在神经网络中,我们可能有很多输出节点 ...

Tue Jun 20 03:12:00 CST 2017 0 2382
 
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