想自己动手写一个CNN很久了,论文和代码之间的差距有一个银河系那么大。 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业。然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN。最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了。这里记录一下通过代码对CNN加深的理解 ...
https: blog.csdn.net u article details 转载地址: https: www.cnblogs.com sunshineatnoon p .html 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业。然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN。最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了 天,我也是醉了。这里记录一下通过代码对CNN加深的理解。 ...
2018-12-24 11:32 0 609 推荐指数:
想自己动手写一个CNN很久了,论文和代码之间的差距有一个银河系那么大。 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业。然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN。最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了。这里记录一下通过代码对CNN加深的理解 ...
vue的核心功能是for循环,双层for循环的场景也是比较常见。 HTML代码 ...
作者:szx_spark 1. 经典网络 LeNet-5 AlexNet VGG Ng介绍了上述三个在计算机视觉中的经典网络。网络深度逐渐增加,训练的参数数量也骤增。AlexNet大约6000万参数,VGG大约上亿参数。 从中我们可以学习 ...
卷积神经网络简介(Convolutional Neural Networks,简称CNN) 卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络 ...
详解卷积神经网络(CNN) 详解卷积神经网络CNN 概揽 Layers used to build ConvNets 卷积层Convolutional layer 池化层Pooling Layer 全连接层 ...
的代码,文章地址->:CNN的Pyorch实现(LeNet) 分割线-------------- ...
一、卷积神经网络的基本概念 卷积神经网络与普通神经网络的区别在于,卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层(池化层)构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中,一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中,通常包含若干个特征图(featureMap),每个特征图由一些 ...
作者:szx_spark 1. Padding 在卷积操作中,过滤器(又称核)的大小通常为奇数,如3x3,5x5。这样的好处有两点: 在特征图(二维卷积)中就会存在一个中心像素点。有一个中心像素点会十分方便,便于指出过滤器的位置。 在没有padding的情况下,经过卷积操作 ...