深度学习二、CNN（卷积神经网络）概念及理论
一、卷积神经网络（CNN） 1、常见的CNN结构有：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、ResNet等。目前效率最高的是ResNet。 2、主要的层次： 数据输入层：Input Layer 卷积计算层：CONV Layer ReLU激励层：ReLU ...
原文：关于卷积神经网络体系设计的理论实现
卷积神经网络，简称CNN，常用于视觉图像分析的深度学习的人工神经网络。形象地来说，这些网络结构就是由生物的神经元抽象拟合而成的。正如，每个生物神经元可以相互通信一般，CNN根据输入产生类似的通信输出。 若要论CNN的起源，那大概就是 年代初了，随着最近技术的迅猛进步和计算能力的不断强大，CNN就此流行起来。简而言之，CNN技术允许在合理的时间内，利用其自身性和扩展性的算法对大量数据和复杂训练进行 ...
2019-09-30 02:21 0 3697 推荐指数：
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目录 卷积 卷积神经网络 特征图 感受野 CNN特点 局部卷积 参数共享 多卷积核 池化处理 多通道 多层处理 卷积 说到卷积 ...
TensorFlow实现卷积神经网络
1 卷积神经网络简介 在介绍卷积神经网络（CNN）之前，我们需要了解全连接神经网络与卷积神经网络的区别，下面先看一下两者的结构，如下所示： 图1 全连接神经网络与卷积神经网络结构 虽然上图中显示的全连接神经网络结构和卷积神经网络的结构直观上差异比较大，但实际上它们的整体架构 ...
卷积神经网络cnn的实现
卷积神经网络 代码：https://github.com/TimVerion/cat 卷积层 卷积层：通过在原始图像上平移来提取特征，每一个特征就是一个特征映射 原理:基于人脑的图片识别过程，我们可以认为图像的空间联系也是局部的像素联系比较紧密，而较远的像素相关性比较弱，所以每个 ...
卷积神经网络Lenet-5实现
原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 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 ...
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最近学习了卷积神经网络，推荐一些比较好的学习资源 1: https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480 2: http://blog.csdn.net/u010540396/article/details/52895074 对于网址，我大部分学习 ...
卷积神经网络python实现
以下实现参考吴恩达的作业。 一、 padding 从zero_pad的函数中，我们可以看出，我们只需要对原图片矩阵进行padding操作，而m是图片的个数，n_C则是channel的个数，这两个维度并不需要我们做任何操作。 二、 卷积计算 卷积计算的过程中 ...
【python实现卷积神经网络】开始训练
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...