​卷积神经网络这个词，应该在你开始学习人工智能不久后就听过了，那究竟什么叫卷积神经网络，今天我们就聊一聊这个问题。 不用思考，左右两张图就是两只可爱的小狗狗，但是两张图中小狗狗所处的位置是不同的，左侧图片小狗在图片的左侧，右侧图片小狗在图片的右下方，这样如果去用图片特征识别出来的结果，两张图 ...

一、学习心得及问题 心得 赵亮:对于卷积神经网络的定义有了初步的理解，卷积神经网络在图片分类、检索、分割、检测，人脸识别等领域有广泛的应用。使用局部关联、参数共享的方式解决了全连接网络过拟合的缺点。同时也了解了卷积的具体含义，对AlexNet、ZFNet、VGG等典型的神经网络结构有了初步 ...

在上篇中介绍的输入层与隐含层的连接称为全连接，如果输入数据是小块图像，比如8×8，那这种方法是可行的，但是如果输入图像是96×96，假设隐含层神经元100个，那么就有一百万个（96×96×100）参数需要学习，向前或向后传播计算时计算时间也会慢很多。 　　解决这类问题的一种简单 ...

卷积神经网络中 channels 分为三种： (1):最初输入的图片样本的 channels ，取决于图片类型，比如RGB, channels=3 (2):卷积操作完成后输出的 out_channels ，取决于卷积核的数量。此时的 out_channels 也会作为下一次卷积时 ...

首先，写这个文档的原因是因为我转载了一篇文章，不会编辑。擦。。。。 1. 首先收输入层是毛东西？ 就是输入的图像，有可能是三通道的有可能是单通道的。 比如28*28*1或者2 ...

卷积神经网络 完整版：https://git.oschina.net/wjiang/Machine-Learning 卷积网络简介 卷积网络（leCun，1989），也被称为卷积神经网络或CNN, 它是处理数据的一个特殊的神经网络，它包含一个已知的类网格的拓扑结构。例子 ...

。 下图中，第二层到第三层，其中每个卷积核大小为5x5x6，这里的6就是28x28x6中的6，两者需 ...

本教程将 主要面向代码， 旨在帮助您 深入学习和卷积神经网络。由于这个意图，我 不会花很多时间讨论激活功能，池层或密集/完全连接的层 - 将来会有 很多教程在PyImageSearch博客上将覆盖 每个层类型/概念 在很多细节。 再次，本教程是您 第一个端到端的例子，您可 ...