卷積神經網絡(CNN)模型結構
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的模型結構做一個總結 ...
原文：卷積神經網絡CNN介紹：結構框架，源碼理解【轉】
.卷積神經網絡結構 卷積神經網絡是一個多層的神經網絡，每層都是一個變換 映射 ，常用卷積convention變換和pooling池化變換，每種變換都是對輸入數據的一種處理，是輸入特征的另一種特征表達 每層由多個二維平面組成，每個平面為各層處理后的特征圖 feature map 。 常見結構： 輸入層為訓練數據，即原始數據，網絡中的每一個特征提取層 C 層 都緊跟着一個二次提取的計算層 S 層 ， ...
2015-08-09 22:38 0 4265 推薦指數：
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