原文:【学习笔记】卷积神经网络

目录 人工神经网络VS卷积神经网络 卷积神经网络CNN 卷积层 参数及结构 卷积输出值的计算 步长 外围补充与多Filter 总结输出大小 卷积网络API 新的激活函数 Relu rule激活函数API Pooling计算 Pooling API Mnist数据集卷积网络实现 人工神经网络VS卷积神经网络 参数太多,在cifar 的数据集中,只有 ,就会有这么多权重,如果说更大的图片,比如 就需 ...

2019-04-08 23:07 0 535 推荐指数:

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卷积神经网络学习笔记——DenseNet

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址   传送门:请点击我   如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote   这里结合网络的资料和DenseNet论文,捋一遍DenseNet,基本代码和图片都是来自网络 ...

Sat Dec 12 23:17:00 CST 2020 0 2131
深度卷积神经网络学习笔记(一)

1.卷积操作实质: 输入图像(input volume),在深度方向上由很多slice组成,对于其中一个slice,可以对应很多神经元,神经元的weight表现为卷积核的形式,即一个方形的滤波器(filter)(如3X3),这些神经元各自分别对应图像中的某一个局部区域(local ...

Sun Jul 31 05:20:00 CST 2016 0 23613
学习笔记卷积神经网络

一、卷积神经网络的应用场景 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, ConvNets or CNNs)是一种在图像识别与分类领域被证明特别有效的神经网络卷积网络已经成功地识别人脸、物体、交通标志,应用在机器人和无人车等载具 ...

Fri Apr 13 23:23:00 CST 2018 0 1575
卷积神经网络学习

Part 1 视频学习心得及问题总结 通过对视频的学习,了解了卷积神经网络整体的内容和一些思想,卷积神经网络主要包括卷积,池化,激活函数,损失函数等部分,通过不同的卷积核对数据进行不同的提取,池化对提取的数据进行收缩,减小数据的规模,可能是之前的视频学习没看明白,不太理解激活的函数的作用 ...

Sun Oct 17 21:01:00 CST 2021 0 104
tensorflow学习笔记卷积神经网络最终笔记

  这已经是我的第五篇博客学习卷积神经网络了。之前的文章分别是:   1,Keras深度学习卷积神经网络(CNN),这是开始学习Keras,了解到CNN,其实不懂的还是有点多,当然第一次笔记主要是给自己心中留下一个印象,知道什么是卷积神经网络,而且主要是学习Keras,顺便走一下CNN的过程 ...

Fri Sep 20 03:33:00 CST 2019 0 1099
深度学习-卷积神经网络的发展-笔记

  CNN的开山之作是LeCun提出的LeNet-5,而其真正的爆发阶段是2012年AlexNet取得ImageNet比赛的分类任务的冠军,并且分类准确率远远超过利用传统方法实现的分类结果,AlexNet之后,深度学习便一发不可收拾,分类准确率每年都被刷榜,下图展示了模型的变化情况,随着模型的变 ...

Fri Nov 15 04:50:00 CST 2019 0 330
tensorflow学习笔记——图像识别与卷积神经网络

  无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的。二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体 ...

Tue Aug 13 18:15:00 CST 2019 1 1865
 
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