参考：1、https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/83586404 　　 2、https://blog.csdn.net/jiang ...

卷积神经网络中卷积层和池化层 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 为什么要使用卷积呢？ 　　在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量，需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，在过去几十年的经验 ...

一：引言 　　因为在机器学习的一些模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少的话，这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象。在训练bp网络时经常遇到的一个问题，过拟合指的是模型在训练数据上损失函数比较小，预测准确率较高（如果通过画图来表示的话，就是拟合曲线比较尖，不平滑，泛化能力不好），但是在 ...

在计算机视觉中，卷积是最重要的概念之一。同时研究人员也提出了各种新的卷积或者卷积组合来进行改进，其中有的改进是针对速度、有的是为了加深模型、有的是为了对速度和准确率的trade-off。本文将简单梳理一下卷积神经网络中用到的各种卷积核以及改进版本。文章主要是进行一个梳理，着重讲其思路以及作用 ...

上面我们说了神经网络的基础知识，根据上章的基础尝试搭建一个标准的3层神经网络，参考https://www.cnblogs.com/bestExpert/p/9128645.html 1.框架代码 1.>初始化函数 — 设定输入层节点、隐藏层节点、输出层节点的数量，设置学习率和各层的权重 ...

为什么要使用卷积呢？ 　　在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量，需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，在过去几十年的经验来看，人工找到的特征并不是怎么好用，有时多了，有时少了，有时选择的特征根本就不起作用（真正起作用的特征在浩瀚的未知里面）。这就 ...

CNN Tomography With Caffe - Full Connected Layer Deduction 全连接结构中的符号定义如下图： Forward Propagation Backward ...

三层神经网络，训练0到9十个数字并测试： 验证码的数字和字母识别： 制作训练和测试数据： ...