原文:卷積神經網絡卷積層后一定要跟激活函數嗎?

The reason why neural network is more powerful than linear function is because neural network use the non linear function to map the dataset which is difficult to separate to separable space. So we ca ...

2017-02-10 16:18 0 2930 推薦指數:

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卷積神經網絡--輸入卷積激活函數、池化、全連接

2020-09-21 參考 1 、 2 、 卷積神經網絡(CNN)由輸入卷積激活函數、池化、全連接組成,即INPUT(輸入)-CONV(卷積)-RELU(激活函數)-POOL(池化)-FC(全連接卷積 用它來進行特征提取,如下: 輸入 ...

Tue Sep 22 00:53:00 CST 2020 0 421
卷積神經網絡_(1)卷積和池化學習

卷積神經網絡(CNN)由輸入卷積激活函數、池化、全連接組成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積:用它來進行特征提取,如下: 輸入圖像是32*32*3,3是它的深度(即R、G、B),卷積是一個5*5*3的filter(感受野),這里注意:感受野的深度 ...

Fri Nov 18 05:26:00 CST 2016 6 98094
卷積神經網絡卷積和池化

卷積神經網絡卷積和池化 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 為什么要使用卷積呢?   在傳統的神經網絡中,比如多層感知機(MLP),其輸入通常是一個特征向量,需要人工設計特征,然后將這些特征計算的值組成特征向量,在過去幾十年的經驗 ...

Wed Sep 12 01:51:00 CST 2018 0 5129
卷積神經網絡卷積和池化

Mnist是針對小圖像塊處理的,這篇講的是針對大圖像進行處理的。兩者在這的區別還是很明顯的,小圖像(如8*8,MINIST的28*28)可以采用全連接的方式(即輸入和隱含直接相連)。但是大圖像,這個將會變得很耗時:比如96*96的圖像,若采用全連接方式,需要96*96個輸入單元,然后如果要訓練 ...

Tue May 09 22:52:00 CST 2017 2 9095
神經網絡中的激活函數

作者|Renu Khandelwal 編譯|VK 來源|Medium 什么是神經網絡激活函數? 激活函數有助於決定我們是否需要激活神經元。如果我們需要發射一個神經元那么信號的強度是多少。 激活函數神經元通過神經網絡處理和傳遞信息的機制 為什么在神經網絡中需要一個激活函數 ...

Sat Jul 04 01:17:00 CST 2020 0 2076
卷積神經網絡】對BN的解釋

Shift 個人覺得BN的作用是加快網絡學習速率,論文中提及其它的優點都是這個優點的副產品。 網上對BN解釋 ...

Mon Sep 24 03:03:00 CST 2018 1 8596
 
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