Tensorflow卷积神经网络
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络, 在计算机视觉等领域被广泛应用. 本文将简单介绍其原理并分析Tensorflow官方提供的示例. 关于神经网络与误差反向传播的原理可以参考作者的另一篇博文BP神经网络与Python实现. 了解 ...
原文：TensorFlow——卷积神经网络的相关函数
在TensorFlow中，使用tr.nn.conv d来实现卷积操作，使用tf.nn.max pool进行最大池化操作。通过闯传入不同的参数，来实现各种不同类型的卷积与池化操作。 卷积函数tf.nn.conv d TensorFlow里使用tf.nn.conv d函数来实现卷积，其格式如下： tf.nn.conv d input, filter, strides, padding, use cud ...
2019-06-03 21:57 0 556 推荐指数：
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『TensorFlow』函数查询列表_神经网络相关
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Tensorflow之卷积神经网络（CNN）
前馈神经网络的弊端 前一篇文章介绍过MNIST，是采用的前馈神经网络的结构，这种结构有一个很大的弊端，就是提供的样本必须面面俱到，否则就容易出现预测失败。如下图： 同样是在一个图片中找圆形，如果左边为训练样本，右边为测试样本，如果只训练了左边的情况，右边的一定会预测错误，然而在我们人眼看 ...
卷积神经网络CNN （Tensorflow 2.1）
很玄学，没有修改参数，在test上的准确率从98%多变为99.1%了 参考链接：《简单粗暴Tensorflow》，狂吹 ...
TensorFlow实现卷积神经网络
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深度学习之 TensorFlow（四）：卷积神经网络
基础概念： 卷积神经网络（CNN）：属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积神经网络不像传统的识别算法一样，需要对数据进行特征提取和数据重建，可以直接将图片作为网络的输入，自动提取特征，并且对图形的变形等具有高度不变形。在语音分析和图像识别 ...
机器学习与Tensorflow（4）——卷积神经网络与tensorflow实现
1.标准卷积神经网络 标准的卷积神经网络由输入层、卷积层（convolutional layer）、下采样层（downsampling layer）、全连接层（fully—connected layer）和输出层构成。 卷积层也称为检测层 下采样层也称为池化层（pooling ...
卷积神经网络
先简单理解一下卷积这个东西。 （以下转自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是个好东西） 1.知乎上排名最高的解释 首先选取知乎上对卷积物理意义解答排名最靠前的回答。 不推荐用“反转/翻转/反褶/对称 ...