关于卷积操作是如何进行的就不必多说了,结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的。 代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 先看一下其基本的组件函数,首先是determine_padding(filter_shape ...
代码来源:https: github.com eriklindernoren ML From Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv D 带stride padding 的具体实现:https: www.cnblogs.com xiximayou p .html 激活函数的实现 sigmoid softmax tanh relu leakyrelu elu selu softplus :ht ...
2020-04-16 16:53 0 1082 推荐指数:
关于卷积操作是如何进行的就不必多说了,结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的。 代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 先看一下其基本的组件函数,首先是determine_padding(filter_shape ...
本文只讨论CNN中的卷积层的结构与计算,不讨论步长、零填充等概念,代码使用keras。 一些名词: 卷积核,别名“过滤器”、“特征提取器”。 特征映射,别名“特征图”。 至于神经元和卷积核在CNN中的区别,可以看参考7(结合参考6)中Lukas Zbinden 写的答案 ...
卷积神经网络中的反向传播 反向传播是梯度下降法在神经网络中应用,反向传播算法让神经网络的训练成为来可能。 首先要弄清一点,神经网络的训练过程就是求出一组较好的网络权值的过程。反向传播的直观解释就是先用当前网络的权值计算结果,然后根据计算结果和真实结果的差值来更新网络的权值,使得计算结果和真实 ...
scipy的signal模块经常用于信号处理,卷积、傅里叶变换、各种滤波、差值算法等。 *两个一维信号卷积 >>> import numpy as np >>> x=np.array([1,2,3]) >>> h=np.array([4,5,6 ...
tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None ...
在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中,我们对CNN的前向传播算法做了总结,基于CNN前向传播算法的基础,我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前,建议先研究DNN的反向传播算法:深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 1. 回顾DNN的反向传播算法 ...
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 ...
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 ...