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与基于MNIST的Python代码示例
版权声明：本文为转载文章，转自 https: blog.csdn.net hjimce article details 卷积神经网络入门学 原文地址：http: blog.csdn.net hjimce article details 作者：hjimce 卷积神经网络算法是n年前就有的算法，只是近年来因为深度学习相关算法为多层网络的训练提供了新方法，然后现在电脑的计算能力已非当年的那种计算水平， ...
2018-12-02 10:10 0 2358 推荐指数：
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转自：http://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一、CNN的引入 在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得 ...
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是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。 在博文中 ...