技術向：一文讀懂卷積神經網絡CNN
黃色和灰色是問題，粉色是重點。 Deep Learning強大的地方就是可以利用網絡中間某一層的輸出當做是數據的另一種表達，從而可以將其認為是經過網絡學習到的特征。基於該特征，可以進行進一步的相似度比較等。 現在，CNN已經成為眾多科學領域的研究熱點之一，特別是在模式分類領域 ...
原文：技術向：一文讀懂卷積神經網絡CNN
轉自：http: dataunion.org .html 作者：張雨石 自今年七月份以來，一直在實驗室負責卷積神經網絡 Convolutional Neural Network，CNN ，期間配置和使用過theano和cuda convnet cuda convnet 。為了增進CNN的理解和使用，特寫此博文，以其與人交流，互有增益。正文之前，先說幾點自己對於CNN的感觸。先明確一點就是，Dee ...
2015-06-08 23:53 8 220521 推薦指數：
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一文了解卷積神經網絡基礎，建議收藏
今天給大家講一下卷積神經網絡，主要包括四個部分：卷積神經網絡的歷史、全連接層、卷積層和池化層。CNN的英文全稱是Convolutional Neural Network，雛形是LeCun在1998年發明的LeNet網絡結構。LeNet網絡架構那么到底什么是神經網絡呢？應該說只要帶有卷積層的就可以 ...
卷積神經網絡(CNN)
卷積神經網絡(CNN) 在前面我們講述了DNN的模型與前向反向傳播算法。而在DNN大類中，卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks，以下簡稱CNN)是最為成功的DNN特例之一。CNN廣泛的應用於圖像識別，當然現在也應用於NLP等其他領域，本文我們就對CNN的模型 ...
卷積神經網絡（CNN）
1. 卷積神經網絡結構介紹 卷積神經網絡 – CNN 最擅長的就是圖片的處理。它受到人類視覺神經系統的啟發。 CNN 有2大特點： 能夠有效的將大數據量的圖片降維成小數據量 能夠有效的保留圖片特征，符合圖片處理的原則 目前 CNN 已經得到了廣泛的應用，比如：人臉識別 ...
卷積神經網絡CNN
卷積神經網絡CNN 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN 或ConvNet）是一種具有局部連接、權重共享等特性的深層前饋神經網絡。卷積 ...
CNN(卷積神經網絡)
神經網絡，聽起來像是計算機科學、生物學和數學的詭異組合，但它們已經成為計算機視覺領域中最具影響力的革新的一 ...
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卷積神經網絡介紹 卷積神經網絡是一種多層神經網絡，擅長處理圖像特別是大圖像的相關機器學習問題。 最典型的卷積網絡，由卷積層、池化層、全連接層組成。其中卷積層與池化層配合，組成多個卷積組，逐層提取特征，最終通過若干個全連接層完成分類。 卷積層完成的操作，可以認為是受局部感受野概念的啟發，而池化 ...
卷積神經網絡（CNN）
卷積神經網絡（CNN） 1.1二維卷積層 卷積神經網絡是含有卷積層的神經網絡，均使用最常見的二維卷積層，它有高和寬兩個空間維度，常用來處理圖像數據。 1.1.1二維互相關運算 在二維卷積層中，一個二維輸入數組和一個二維核數組通過互相關運算輸出一個二維數組 ...