卷積神經網絡CNN的原理（二）－－－公式推導
卷積神經網絡與普通神經網絡的區別在於，卷積神經網絡包含多個由卷積層和池化層構成的特征抽取器。在卷積神經網絡的卷積層中，一個神經元只與部分鄰層神經元連接。在CNN的一個卷積層中，通常包含若干個特征平面(featureMap)，每個特征平面由一些矩形排列的的神經元組成，同一特征平面的神經元共享權值 ...
原文：cnn公式推導
CNN公式推導 前言 在看此blog之前，請確保已經看懂我的前兩篇blog 深度學習筆記 卷積神經網絡 和 BP算法與公式推導 。並且已經看過文獻 的論文 Notes on Convolutional Neural Networks 。因為本文就是講解文獻 論文前部分公式的推導過程 lt 這里有一個假設，或許公式是錯誤的，如有好的理解請留言 gt 。 CNN公式推導 卷積神經網絡參數求解的過程與上 ...
2015-10-09 13:20 0 5873 推薦指數：
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