卷積神經網絡(CNN)前向傳播算法
在卷積神經網絡(CNN)模型結構中，我們對CNN的模型結構做了總結，這里我們就在CNN的模型基礎上，看看CNN的前向傳播算法是什么樣子的。重點會和傳統的DNN比較討論。 1. 回顧CNN的結構 在上一篇里，我們已經講到了CNN的結構，包括輸出層，若干的卷積層+ReLU激活函數 ...
原文：卷積神經網絡(CNN)反向傳播算法
在卷積神經網絡 CNN 前向傳播算法中，我們對CNN的前向傳播算法做了總結，基於CNN前向傳播算法的基礎，我們下面就對CNN的反向傳播算法做一個總結。在閱讀本文前，建議先研究DNN的反向傳播算法：深度神經網絡 DNN 反向傳播算法 BP . 回顧DNN的反向傳播算法 我們首先回顧DNN的反向傳播算法。在DNN中，我們是首先計算出輸出層的 delta L : delta L frac partia ...
2017-03-03 14:13 212 121451 推薦指數：
相關推薦
卷積神經網絡中的反向傳播
卷積神經網絡中的反向傳播 反向傳播是梯度下降法在神經網絡中應用，反向傳播算法讓神經網絡的訓練成為來可能。 首先要弄清一點，神經網絡的訓練過程就是求出一組較好的網絡權值的過程。反向傳播的直觀解釋就是先用當前網絡的權值計算結果，然后根據計算結果和真實結果的差值來更新網絡的權值，使得計算結果和真實 ...
《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》之CNN（卷積神經網絡）的前向傳播和反向梯度推導
在FNN（DNN）的前向傳播，反向梯度推導以及代碼驗證中，我們不僅總結了FNN（DNN）這種神經網絡結構的前向傳播和反向梯度求導公式，還通過tensorflow的自動求微分工具驗證了其准確性。在本篇章，我們將專門針對CNN這種網絡結構進行前向傳播介紹和反向梯度推導。更多相關內容請見《神經網絡的梯度 ...
《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》之CNN（卷積神經網絡）前向和反向傳播過程的代碼驗證
在《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》之CNN的前向傳播和反向梯度推導 中，我們學習了CNN的前向傳播和反向梯度求導，但知識仍停留在紙面。本篇章將基於深度學習框架tensorflow驗證我們所得結論的准確性，以便將抽象的數學符號和實際數據結合起來，將知識固化。更多相關內容請見《神經網絡的梯度推導 ...
神經網絡之反向傳播算法實現
1 神經網絡模型 以下面神經網絡模型為例，說明神經網絡中正向傳播和反向傳播過程及代碼實現 1.1 正向傳播 (1)輸入層神經元\(i_1,i_2\),輸入層到隱藏層處理過程 \[HiddenNeth_1 = w_1i_1+w_2i_2 + b_1 ...
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 ...