卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）
全连接神经网络（Fully connected neural network）处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多。参数增多除了导致计算速度减慢，还很容易导致过拟合问题。所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目。而卷积神经网络（Convolutional ...
原文：卷积神经网络CNN（convolutional）
卷积神经网络CNN convolutional 卷积运算：原图像 卷积核 新图像，经常用来做边缘检测 人造核：手动指定权重，改善效果 指定核权重为变量，通过反向传播，学习卷积核的权重 补白和步幅决定了卷积后的 补白Padding Valid convolution：p n times n f times f gt n f times n f Same convolution：n n n p tim ...
2020-08-27 16:05 0 466 推荐指数：
相关推荐
“卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）”之问
目录 Q1：CNN 中的全连接层为什么可以看作是使用卷积核遍历整个输入区域的卷积操作？ Q2：1×1 的卷积核（filter）怎么理解？ Q3：什么是感受野（Receptive field）？ Q4：对含有全连接层的 CNN，输入图像的大小必须固定？ Q5 ...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)简析
神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano ...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)
1、原理 1.1、基本结构 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）是深度学习中的一种网络，它和其他神经网络最大的区别在于其独特的卷积层。通常情况下它是由多层网络组合而成，每层又包含由特征图组成的多个平面，而这些平面都是由多个独立神经 ...
卷积神经网络CNN
卷积神经网络CNN 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN 或ConvNet）是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。卷积 ...
CNN(卷积神经网络)
神经网络，听起来像是计算机科学、生物学和数学的诡异组合，但它们已经成为计算机视觉领域中最具影响力的革新的一 ...
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络介绍 卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。 最典型的卷积网络，由卷积层、池化层、全连接层组成。其中卷积层与池化层配合，组成多个卷积组，逐层提取特征，最终通过若干个全连接层完成分类。 卷积层完成的操作，可以认为是受局部感受野概念的启发，而池化 ...
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（CNN） 1.1二维卷积层 卷积神经网络是含有卷积层的神经网络，均使用最常见的二维卷积层，它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。 1.1.1二维互相关运算 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 ...