目标 这个阶段会给cute-dl添加循环层，使之能够支持RNN--循环神经网络. 具体目标包括: 添加激活函数sigmoid, tanh. 添加GRU(Gate Recurrent Unit)实现. 添加LSTM(Long Short-term Memory)实现 ...

1、二维互相关运算 在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核数组通过互相关运算输出一个二维数组；核数组在卷积运算中又称卷积核、过滤器、卷积窗口；输出形状取决于卷积核和输入的形状 如，二维输入数组（3X3）与二维核数组（2X2）互相关运算，产生结果是一个二维数组（2X2），卷积核按照从左往右 ...

http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3 ...

卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度 ...

构建了最简单的网络之后，是时候再加上卷积和池化了。这篇，虽然我还没开始构思，但我知道，一 ...

卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN ...

目录 多输入输出通道 代码实现 QA 多输入输出通道 通道数 channel，这个确实是大家通常回去仔细设的超参数。 我感觉沐神想说的就是下面的说法，一个多通道的卷积核大小可以是\((k_h,k_w,input_{channel ...

一维卷积层（即时域卷积），用以在一维输入信号上进行邻域滤波。当使用该层作为首层时，需要提供 ...