转自 https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79814146 ...
我们将先描述卷积神经 络中卷积层和池化层的 作原理,并解释填充 步幅 输 通道和输出通道的含义。掌握了这些基础知识以后,我们将探究数个具有代表性的深度卷积神经 络的设计思路。 卷积神经 络是含有卷积层 convolutional layer 的神经 络,以常见的二维卷积层为例,它有 和宽两个空间维度,常 来处理图像数据,虽然卷积层得名于卷积 convolution 运算,但我们通常在卷积层中使 ...
2020-10-31 20:15 0 428 推荐指数:
转自 https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79814146 ...
卷积神经网络的结构由输入层、卷积神经层(Convolutional Layer)、下采样层(Pooling Layer)、全连接层(Fully Connected Network)及输出层构成[20]。其中卷积神经网络层、下采样层、全连接被合称为隐含层。 在卷积 ...
卷积神经网络,在图像识别和自然语言处理中有很大的作用,讲cnn的中文博客也不少,但是个人感觉说的脉络清晰清晰易懂的不多. 无意中看到这篇博客,写的很好,图文并茂.建议英文好的直接去看原文.英文不好的就直接看我这篇,算是读后总结吧.原文里对数学原理的着墨不多,在这篇文章里我会留着相关的标题,待日后 ...
卷积神经网络CNN 一、神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。 对于非线性可分 ...
卷积神经网络(CNN) 在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别,当然现在也应用于NLP等其他领域,本文我们就对CNN的模型 ...
1. 卷积神经网络结构介绍 卷积神经网络 – CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。 CNN 有2大特点: 能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量 能够有效的保留图片特征,符合图片处理的原则 目前 CNN 已经得到了广泛的应用,比如:人脸识别 ...
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 ...
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 ...