转自 https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79814146 ...

　　我们将先描述卷积神经⽹络中卷积层和池化层的⼯作原理，并解释填充、步幅、输⼊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⽹络的设计思路。 　　卷积神经⽹络是含有卷积层（convolutional layer）的神经⽹络，以常见的二维卷积层为例，它有⾼和宽 ...

在读Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 这个文章的时候，它在论文中提出一种模型变种就是 CNN-multichannel，也就是多通道CNN。 和最普通的textcnn相比，这个东西最重要的一个区别就是输入为两个通道 ...

今天一个同学问 卷积过程好像是对 一个通道的图像进行卷积， 比如10个卷积核，得到10个feature map， 那么输入图像为RGB三个通道呢，输出就为 30个feature map 吗， 答案肯定不是的， 输出的个数依然是 卷积核的个数。 可以查看常用模型，比如lenet 手写体，Alex ...

在深度学习的算法学习中，都会提到 channels 这个概念。在一般的深度学习框架的 conv2d 中，如 tensorflow 、mxnet ，channels 都是必填的一个参数。 channe ...

卷积 Convolution 卷积核也称为滤波器filter。滤波器大小为，其中为深度，和输入feature map的channel数相同。每一层的filter数量和输出channel数相同。输入的每个channel和对应深度的卷结核进行卷积，然后加和，组成输出的一个 ...

卷积和反卷积在CNN中经常被用到，想要彻底搞懂并不是那么容易。本文主要分三个部分来讲解卷积和反卷积，分别包括概念、工作过程、代码示例，其中代码实践部分主结合TensorFlow框架来进行实践。给大家介绍一个卷积过程的可视化工具，这个项目是github上面的一个开源项目 ...

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 ...